Moderne Programme sind komplizierte Strukturen mit Hunderten bis Tausenden von Codezeilen, aber wie kommt man effizient von kleineren Programmen zu robusteren, komplizierten Programmen? Wie simulieren Datenwissenschaftler in ihren Programmen die Zufälligkeit von Problemen der realen Welt? Welche Techniken und bewährten Verfahren können Sie nutzen, um Software zu entwickeln, die große Datenmengen effizient verarbeiten kann? In diesem Kurs der Duke University lernen Python-Benutzer, wie man größere, multifunktionale Programme erstellt, die komplexere Aufgaben bewältigen können. Wir empfehlen nicht, dass dies der erste Python-Kurs ist, den Sie belegen, da wir eine ordentliche Menge an spezifischer Programmiersyntax behandeln werden. Wenn Sie jedoch über Grundkenntnisse der Algebra, der Python-Programmierung und der Pandas-Bibliothek verfügen, sollten Sie in der Lage sein, den Stoff dieses Kurses zu bewältigen. Im ersten Modul besprechen wir das Top-Down-Design für größere Programme, einschließlich der Programmiersyntax und der Techniken, die für das Zusammenfügen größerer Programme nützlich sind. In den folgenden Modulen gehen wir zur Diskussion von Monte-Carlo-Simulationen über und führen Sie in das Poker-Projekt ein, das größere Programm, das Sie am Ende des Kurses erstellen werden. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein, ein Programmierproblem in überschaubare Teile zu zerlegen, die Grundlagen der Monte-Carlo-Methode zu erklären und kleinere Codeteile effizient in ein größeres, vollständiges Programm zu integrieren. Dies wird Sie darauf vorbereiten, den nächsten Schritt auf Ihrer Reise als Datenwissenschaftler zu machen und komplexe Programme zu erstellen, die reale Probleme kreativer simulieren können.

Entwurf größerer Python-Programme für die Datenwissenschaft
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Entwurf größerer Python-Programme für die Datenwissenschaft
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Programmierung für Python Datenwissenschaft: Von den Prinzipien zur Praxis“



Dozenten: Genevieve M. Lipp
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Planung der Programmdekomposition mit Hilfe des Top-Down-Designs.
Wie man einzelne Teile von Python Code in ein größeres, funktionelleres und komplexeres Programm integriert.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Program Development
- Kategorie: Computer Programming
- Kategorie: Unit Testing
- Kategorie: Computational Thinking
- Kategorie: Simulations
- Kategorie: Software Design
- Kategorie: Integration Testing
- Kategorie: Test Case
- Kategorie: Software Development
- Kategorie: Data Science
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Pandas (Python Package)
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1 Aufgabe
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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