دوره آموزشی اجتناب از اشتباهات علوم داده پایتون

جزئیات 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

0. مقدمه

01- اجتناب از اشتباهات رایج پایتون
02- بیشترین بهره را از این دوره ببرید

1. از اشتباه در شیوه های کدنویسی اجتناب کنید

03-نظر ندادن
04- سازماندهی نکردن دایرکتوری شما
05- تست نشدن
06- عدم اشتراک گذاری داده های ارجاع شده در کد
07-کدینگ سخت مسیرهای غیرقابل دسترس
08-تداخل نام با کتابخانه استاندارد پایتون
09- عدم وارد کردن کتابخانه ها و ماژول های مربوطه
10- نامگذاری مبهم

2. اجتناب از اشتباهات در ساختار کد

11-تغییر لیست در حین تکرار روی آن
12- استفاده از حلقه های for به جای توابع برداری
13-استفاده از متغیرهای کلاس در مقابل متغیرهای نمونه
14- فراخوانی توابع قبل از تعریف
15-ایجاد وابستگی های دایره ای

3. از اشتباه در مدیریت داده ها اجتناب کنید

16-عدم انتخاب صحیح ساختار داده
17-داده های اسکیمینگ
18-عدم استفاده از نوع تجسم مناسب
19- عدم پرداختن به موارد پرت
20- به روز رسانی نکردن مجموعه داده شما
21- پاک نشدن داده ها

4. از اشتباهات در یادگیری ماشینی اجتناب کنید

22- استفاده از ویژگی هایی که بعداً از دسترس خارج می شوند
23- استفاده از امکانات اضافی

نتیجه

24- با پایتون شروع کنید