Les programmes modernes sont des structures compliquées, avec des centaines voire des milliers de lignes de code, mais comment passer efficacement de programmes plus petits à des programmes plus robustes et plus compliqués ? Comment les scientifiques des données simulent-ils le caractère aléatoire des problèmes du monde réel dans leurs programmes ? Quelles techniques et meilleures pratiques pouvez-vous exploiter pour concevoir des logiciels capables de traiter efficacement de grandes quantités de données ? Dans ce cours de l'Université Duke, les utilisateurs de Python apprendront à créer des programmes plus grands et multifonctionnels qui peuvent gérer des tâches plus complexes. Nous ne recommandons pas que ce soit le premier cours de Python que vous suivez, car nous couvrirons une quantité décente de syntaxe de programmation spécifique. Cependant, si vous possédez des connaissances préalables en algèbre de base, en programmation Python et en bibliothèque Pandas, vous devriez être en mesure de compléter le matériel de ce cours. Dans le premier module, nous discuterons de la conception descendante pour les programmes plus importants, y compris la syntaxe de programmation et les techniques qui sont utiles pour assembler des programmes plus importants. Dans les modules suivants, nous aborderons les simulations de Monte-Carlo et nous vous présenterons le projet Poker, le grand programme que vous créerez à la fin du cours. À la fin de ce cours, vous devriez être en mesure de décomposer un problème de programmation en éléments gérables, d'expliquer les bases des méthodes de Monte Carlo et d'intégrer efficacement de petits morceaux de code dans un programme complet de plus grande envergure. Cela vous préparera à passer à l'étape suivante de votre parcours de scientifique des données, en créant des programmes complexes qui peuvent simuler de manière plus créative des problèmes du monde réel.

Design de données Python pour la Science des données
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Design de données Python pour la Science des données
Ce cours fait partie de Spécialisation "Programmation pour la science des données en Python : Des principes à la pratique"



Instructeurs : Genevieve M. Lipp
Inclus avec
Expérience recommandée
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 : Software Development
- Catégorie : Program Development
- Catégorie : Software Design
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
- Catégorie : Integration Testing
- Catégorie : Test Case
- Catégorie : Computer Programming
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Unit Testing
- Catégorie : Simulations
- Catégorie : Computational Thinking
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Pandas (Python Package)
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1 devoir
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- 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

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