آموزش اشتباهات Data Science برنامه نویسان پایتون و اجتناب از آن ها

با مشاهده این کورس آموزشی از طریق انجام پروژه های واقعی و به زبانی بسیار ساده مطالب فراوانی را در رابطه با دیتا ساینس یاد می گیرید.

عنوان اصلی : Python Data Science Mistakes to Avoid

سرفصل ها :

معرفی:
اجتناب از اشتباهات رایج پایتون
بیشترین بهره را از این دوره ببرید
1. اجتناب از اشتباهات در شیوه های کدنویسی:
نه نوشتن نظر
دایرکتوری شما سازماندهی نمی شود
تست نمی کند
به اشتراک گذاری داده های اشاره شده در کد
کدگذاری سخت مسیرهای غیرقابل دسترس
تداخل نام با کتابخانه استاندارد پایتون
عدم وارد کردن کتابخانه ها و ماژول های مربوطه
نامگذاری مبهم
2. اجتناب از اشتباهات در ساختار کد:
تغییر فهرست در حین تکرار روی آن
استفاده از حلقه های for به جای توابع برداری
استفاده از متغیرهای کلاس در مقابل متغیرهای نمونه
فراخوانی توابع قبل از تعریف
ایجاد وابستگی های دایره ای
3. اجتناب از اشتباه در مدیریت داده ها:
عدم انتخاب ساختار داده مناسب
داده های اسکیمینگ
عدم استفاده از نوع تجسم مناسب
عدم پرداختن به موارد پرت
مجموعه داده شما به روز نمی شود
داده ها را تمیز نمی کند
4. اجتناب از اشتباهات در یادگیری ماشین:
استفاده از ویژگی هایی که بعداً در دسترس نخواهد بود
استفاده از ویژگی های اضافی
نتیجه:
با پایتون شروع کنید