Duke University
Design de données Python pour la Science des données

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Duke University

Design de données Python pour la Science des données

Genevieve M. Lipp
Nick Eubank
Kyle Bradbury

Instructeurs : Genevieve M. Lipp

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Comment planifier la décomposition d'un programme en utilisant la conception descendante.

  • Comment intégrer des morceaux discrets de code Python dans un programme plus vaste, plus fonctionnel et plus complexe.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Tests unitaires
  • Catégorie : Simulations
  • Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Développement du programme
  • Catégorie : Programmation Informatique
  • Catégorie : Conception de logiciels
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Pensée informatique
  • Catégorie : Débogage
  • Catégorie : Pandas (paquetage Python)
  • Catégorie : Tests d'intégration
  • Catégorie : Développement de logiciels
  • Catégorie : Cas de test

Détails à connaître

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Évaluations

1 devoir

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Programmation pour la science des données en Python : Des principes à la pratique
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous apprendrez à appliquer les concepts que vous avez appris précédemment pour analyser des programmes plus importants. En outre, nous passerons en revue le processus de décomposition des programmes, afin de diviser un programme compliqué en étapes plus petites que nous pouvons résoudre plus facilement. Après toutes ces étapes, nous assemblerons nos pièces dans un devoir de programmation qui combine plusieurs des petits programmes que nous avons créés tout au long du module.

Inclus

6 vidéos3 lectures4 devoirs de programmation

Dans ce module, vous découvrirez les méthodes de Monte-Carlo, une technique couramment utilisée pour simuler un grand nombre de résultats possibles. Nous vous présenterons également le projet Poker sur lequel vous travaillerez pendant le reste du cours. Dans ce module, nous nous concentrerons sur la manière dont nous pouvons écrire du code pour simuler les différents résultats possibles d'une main de poker, et sur les problèmes de programmation individuels que nous devrons résoudre pour réaliser une simulation de poker complète. Vous créerez certaines de ces petites solutions dans ce module et recevrez des commentaires sur ces éléments individuels avant de passer à la synthèse de ces éléments dans le module suivant.

Inclus

1 vidéo2 lectures3 devoirs de programmation

Dans ce module, vous apprendrez à écrire des cas de test et à déboguer dans un programme Python, et vous l'appliquerez à votre projet de poker ! De plus, nous passerons à la partie évaluation logique du projet de poker, où vous écrirez le code qui permettra à votre programme de décider quelle serait une main gagnante, et où vous utiliserez certaines techniques de science des données pour aider à nettoyer les données générées par les méthodes de Monte Carlo. Comme dans l'unité précédente, vous écrirez ces différentes parties du programme et recevrez des commentaires, avant de passer à l'unité suivante, où nous synthétiserons toutes ces parties en une simulation complète de main de poker.

Inclus

1 lecture1 devoir3 devoirs de programmation

Dans ce module, nous allons intégrer toutes les sections individuelles du code Python que nous avons écrites tout au long du cours dans un programme plus vaste. Cela nécessitera probablement un peu de dépannage et de réflexion pour faire fonctionner tous les morceaux de code précédents, mais vous tirerez parti des cas de test et des compétences que vous avez acquises dans le module précédent pour y parvenir. Nous aborderons également les références d'objets, un moyen de référencer directement un morceau de mémoire, afin de mettre à jour efficacement les informations que les différentes parties de votre programme utiliseront. Après tout cela, nous vous donnerons un retour sur votre projet final de poker, puis nous vous demanderons de faire une courte réflexion sur votre projet de poker et sur l'expérience que vous avez eue en créant un programme plus large à partir de ses composants discrets.

Inclus

1 vidéo2 lectures2 devoirs de programmation1 sujet de discussion

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Instructeurs

Genevieve M. Lipp
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11 Cours284 468 apprenants

Offert par

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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