آموزش اشتباهات رایج دیتاساینس با پایتون که باید از آن‌ها دوری کنید - آخرین آپدیت

دوری از اشتباهات در متدهای کدنویسی Avoid Mistakes in Coding Practices

• دوری از اشتباهات رایج پایتون Avoiding Common Python Mistakes

• بهره‌برداری حداکثری از این دوره Getting the Most From This Course

• عدم نوشتن کامنت‌ها Not Writing Comments

• عدم سازماندهی دایرکتوری‌ها Not Organizing Your Directory

• عدم انجام تست‌ها Not Testing

• عدم اشتراک‌گذاری داده‌های ارجاع شده در کد Not Sharing Data Referenced in Code

• هاردکد کردن مسیرهای غیرقابل دسترس Hardcoding Inaccessible Paths

• تداخل نام‌ها با کتابخانه استاندارد پایتون Name Clashing with Python Standard Library

• عدم ایمپورت کتابخانه‌ها و ماژول‌های مرتبط Not Importing Relevant Libraries and Modules

• نام‌گذاری‌های مبهم Naming Vaguely

دوری از اشتباهات در ساختاربندی کد Avoid Mistakes in Structuring Code

• تغییر دادن لیست در هنگام پیمایش (Iteration) Modifying a List While Iterating Over It

• استفاده از حلقه‌های For به جای توابع برداری (Vectorized) Using For Loops Instead of Vectorized Functions

• استفاده از متغیرهای کلاس در مقابل متغیرهای نمونه Using Class Variables vs. Instance Variables

• فراخوانی توابع پیش از تعریف آن‌ها Calling Functions Before Defining

• ایجاد وابستگی‌های چرخشی (Circular Dependencies) Creating Circular Dependencies

دوری از اشتباهات در مدیریت داده‌ها Avoid Mistakes in Handling Data

• عدم انتخاب ساختار داده مناسب Not Choosing the Right Data Structure

• بررسی سطحی داده‌ها Skimming Data

• عدم استفاده از نوع بصری‌سازی مناسب Not Using the Right Visualization Type

• نادیده گرفتن داده‌های پرت (Outliers) Not Addressing Outliers

• عدم به‌روزرسانی مجموعه داده‌ها Not Updating Your Dataset

• عدم پاک‌سازی داده‌ها Not Cleaning Data

دوری از اشتباهات در یادگیری ماشین Avoid Mistakes in Machine Learning

• استفاده از ویژگی‌هایی که در آینده در دسترس نخواهند بود Using Features That Will Be Unavailable Later

• استفاده از ویژگی‌های تکراری Using Redundant Features

جمع‌بندی Conclusion

• گام‌های بعدی Next Steps