After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Là một Nhà khoa học dữ liệu, phần lớn thời gian của bạn nên dành cho việc rút ra những insight có thể hành động từ dữ liệu — không phải chờ mã chạy xong. Viết mã Python hiệu quả giúp giảm thời gian chạy và tiết kiệm tài nguyên tính toán, từ đó giúp bạn có thêm thời gian làm những việc bạn yêu thích. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách dùng các cấu trúc dữ liệu, hàm và mô-đun có sẵn của Python để viết mã gọn gàng, nhanh và hiệu quả hơn. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách đo thời gian và gỡ nút thắt hiệu năng bằng cách profiling mã. Sau đó, bạn sẽ thực hành loại bỏ các nút thắt này và những mẫu thiết kế kém hiệu quả bằng Thư viện Chuẩn của Python, NumPy và pandas. Hoàn thành khóa học, bạn sẽ có đủ công cụ để bắt đầu viết mã Python hiệu quả!Video có phụ đề trực tiếp; bạn có thể hiển thị bằng cách nhấp vào "Show transcript" ở góc dưới bên trái của video.
Bảng thuật ngữ của khóa học nằm bên phải trong phần tài nguyên.
Để nhận tín chỉ CPE bạn cần hoàn thành khóa học và đạt 70% ở bài đánh giá đủ điều kiện. Bạn có thể vào bài đánh giá bằng cách nhấp vào mục CPE credits ở bên phải.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Nền tảng cho hiệu năng
Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu thế nào là viết mã Python hiệu quả. Bạn sẽ khám phá Thư viện Chuẩn của Python, tìm hiểu về mảng NumPy và thực hành dùng một số công cụ tích hợp sẵn của Python. Chương này xây dựng nền tảng cho các khái niệm ở các phần tiếp theo.
- Chào mừng!50 XP
- Câu đố nhanh: thế nào là hiệu quả50 XP
- Hương vị cho những gì sắp tới100 XP
- Zen of Python50 XP
- Xây dựng với các built-in50 XP
- Luyện tập built-in: range()100 XP
- Luyện tập built-in: enumerate()100 XP
- Thực hành built-in: map()100 XP
- Sức mạnh của mảng NumPy50 XP
- Luyện tập với mảng NumPy100 XP
- Gộp tất cả lại: Festivus!100 XP
2
Đo thời gian chạy và profiling mã
Trong chương này, bạn sẽ học cách thu thập và so sánh thời gian chạy giữa các cách tiếp cận mã khác nhau. Bạn sẽ thực hành dùng các gói line_profiler và memory_profiler để profiling mã và phát hiện nút thắt. Sau đó, bạn sẽ áp dụng những gì đã học bằng cách thay thế các nút thắt này bằng mã Python hiệu quả.
3
Tăng hiệu quả
Chương này bao quát những mẹo và kỹ thuật hiệu quả nâng cao hơn. Bạn sẽ học một vài mô-đun tích hợp hữu ích để viết mã hiệu quả và thực hành dùng lý thuyết tập hợp. Tiếp đó, bạn sẽ tìm hiểu về các mẫu vòng lặp trong Python và cách khiến chúng hiệu quả hơn.
4
Tối ưu hóa pandas cơ bản
Chương này giới thiệu ngắn gọn cách làm việc hiệu quả với pandas DataFrame. Bạn sẽ học các lựa chọn khác nhau để lặp qua một DataFrame. Sau đó, bạn sẽ học cách áp dụng hàm hiệu quả cho dữ liệu lưu trong DataFrame.
Viết mã Python hiệu quả
Hoàn
thành khóa học
