آموزش برای جلوگیری از اشتباهات علم داده پایتون

Python Data Science Mistakes to Avoid

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: چه در پایتون استاد باشید و چه هنوز در حال یادگیری باشید ، به احتمال زیاد اشتباهات ساده ای مرتکب شده اید که برای شما وقت و بهره وری تمام می شود. در این دوره ، در مورد رایج ترین اشتباهاتی که دانشمندان داده هنگام استفاده از پایتون مرتکب می شوند ، و همچنین در مورد چگونگی جلوگیری از این اقدامات اشتباه در کارهای خود ، اطلاعات کسب کنید. مواردی را که باید از آنها در زمینه برنامه نویسی اجتناب کنید ، مانند دادن نام مبهم به اشیا کشف کنید. درباره اشتباهاتی که توسعه دهندگان هنگام ساخت کد ، از جمله ایجاد وابستگی های دایره ای ، مرتکب می شوند ، بیاموزید. به علاوه ، اشتباهات متداولی را که توسعه دهندگان هنگام کار با داده ها و کار بر روی پروژه های یادگیری ماشین انجام می دهند ، کشف کنید. در پایان این دوره ، شما به لیستی از ابزارها ، استراتژی ها و بهترین روش ها برای بهبود اثربخشی هنگام کار با داده ها در پایتون مجهز خواهید شد.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • اجتناب از اشتباهات رایج پایتون Avoiding common Python mistakes

  • بیشترین بهره را از این دوره بگیرید Getting the most from this course

1. از اشتباه در شیوه های کدگذاری خودداری کنید 1. Avoid Mistakes in Coding Practices

  • نظر ننوشتن Not writing comments

  • فهرست شما را سازماندهی نمی کند Not organizing your directory

  • آزمایش نکردن Not testing

  • عدم اشتراک داده های ارجاع شده در کد Not sharing data referenced in code

  • رمزگذاری سخت مسیرهای غیرقابل دسترسی Hard coding inaccessible paths

  • تقابل نام با کتابخانه استاندارد پایتون Name clashing with Python standard library

  • وارد کردن کتابخانه ها و ماژول های مربوطه Not importing relevant libraries and modules

  • نامگذاری مبهم Naming vaguely

2. از اشتباهات در ساختار ساختار خودداری کنید 2. Avoid Mistakes in Structuring Code

  • تغییر لیستی در حالی که روی آن تکرار می شود Modifying a list while iterating over it

  • استفاده از حلقه ها به جای توابع بردار شده Using for loops instead of vectorized functions

  • استفاده از متغیرهای کلاس در مقابل متغیرهای نمونه Using class variables vs. instance variables

  • فراخوانی توابع قبل از تعریف Calling functions before defining

  • ایجاد وابستگی های دایره ای Creating circular dependencies

3. از اشتباه در مدیریت داده ها خودداری کنید 3. Avoid Mistakes in Handling Data

  • عدم انتخاب ساختار داده مناسب Not choosing the right data structure

  • داده های لاغری Skimming data

  • عدم استفاده از نوع تجسم مناسب Not using the right visualization type

  • مخاطب قرار دادن خارج نیست Not addressing outliers

  • مجموعه داده شما به روز نمی شود Not updating your dataset

  • تمیز نکردن داده ها Not cleaning data

4- از اشتباه در یادگیری ماشین پرهیز کنید 4. Avoid Mistakes in Machine Learning

  • استفاده از ویژگی هایی که بعداً در دسترس نخواهند بود Using features that will be unavailable later

  • با استفاده از ویژگی های زاید Using redundant features

نتیجه Conclusion

  • با پایتون شروع کنید Get started with Python

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش برای جلوگیری از اشتباهات علم داده پایتون
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
47m 24s
24
Linkedin (لینکدین) lynda-small
10 مهر 1399 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
404
- از 5
ندارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Madecraft Madecraft

شرکت محتوای یادگیری با سرویس کامل Madecraft یک شرکت محتوای یادگیری کامل سرویس است که در سانتا باربارا ، کالیفرنیا مستقر است.

خط لوله تولید برنده جایزه این شرکت در حال ایجاد نسل بعدی محتوای یادگیری است که مهارت های دنیای واقعی را آموزش می دهد و ارائه می دهد.

Madecraft بهترین استعدادهای صنعت و شرکای قابل اعتماد را با یک چشم انداز جمع می کند: به مشتریان از محتوای برتر در سطح صدای مارک خود ، اطلاعات بالایی ارائه دهید. تیم Madecraft متعهد به افزایش سهام و ارتقا the صنایع دستی با محتوای کارآمد و مقیاس پذیر مطابق با مشخصات مشتری و ساخته شده برای تعامل و توانمند سازی افراد است.

اگر شما یا شرکت خود به دنبال تیمی برای ساخت دوره های آنلاین هستید ، از Madecraft در onlymadecraft.com دیدن کنید.

Lavanya Vijayan Lavanya Vijayan

Lavanya Vijayan یک مدرس مدرسه Coder در برکلی است. لاوانیا همچنین در آکادمی کد اول نیز مربی بوده است. او بخشی از کارمندان دوره برای دوره مقدماتی بر دانش داده ها و همچنین دوره داده های ساختار و برنامه نویسی در UC Berkeley بوده است. Lavanya به طور فعال در انجمن مهندسان زنان (SWE) شرکت می کند. او به عنوان یک افسر SWE ، هر ترم برای دانش آموزان دبیرستانی در جوامع تحت تأمین منابع برنامه هدایت کرده است. در این برنامه دانش آموزان با رشته های مختلف مهندسی آشنا می شوند و برای ساختن پروژه های دستی ، مواد و مربیگری در اختیار آنها قرار می گیرد. او از تدوین برنامه های درسی و همچنین آموزش مهارت های لازم برای جوانان برای رسیدن به رویاهای خود لذت می برد و جهان را به مکانی بهتر تبدیل می کند

Linkedin (لینکدین)

لینکدین: شبکه اجتماعی حرفه‌ای برای ارتباط و کارآفرینی

لینکدین به عنوان یکی از بزرگترین شبکه‌های اجتماعی حرفه‌ای، به میلیون‌ها افراد در سراسر جهان این امکان را می‌دهد تا ارتباط برقرار کنند، اطلاعات حرفه‌ای خود را به اشتراک بگذارند و فرصت‌های شغلی را کشف کنند. این شبکه اجتماعی به کاربران امکان می‌دهد تا رزومه حرفه‌ای خود را آپدیت کنند، با همکاران، دوستان و همکاران آینده ارتباط برقرار کنند، به انجمن‌ها و گروه‌های حرفه‌ای ملحق شوند و از مقالات و مطالب مرتبط با حوزه کاری خود بهره‌مند شوند.

لینکدین همچنین به کارفرمایان امکان می‌دهد تا به دنبال نیروهای با تجربه و مهارت مورد نیاز خود بگردند و ارتباط برقرار کنند. این شبکه حرفه‌ای به عنوان یک پلتفرم کلیدی برای بهبود دسترسی به فرصت‌های شغلی و گسترش شبکه حرفه‌ای خود، نقش مهمی را ایفا می‌کند. از این رو، لینکدین به عنوان یکی از مهمترین ابزارهای کارآفرینی و توسعه حرفه‌ای در دنیای امروز مورد توجه قرار دارد.