اشتباهات علوم داده پایتون که باید از آنها اجتناب کرد

چه در پایتون استاد باشید و چه هنوز در حال یادگیری هستید، به احتمال زیاد مرتکب اشتباهات ساده ای می شوید که برای شما وقت و بهره وری تمام می کند. در این دوره آموزشی، با رایج ترین اشتباهاتی که دانشمندان داده هنگام استفاده از پایتون مرتکب می شوند و همچنین نحوه جلوگیری از این اشتباهات در کار خود آشنا شوید. مسائلی را کشف کنید که باید از آنها در زمینه برنامه‌نویسی اجتناب کنید، مانند نام‌گذاری مبهم اشیا. درباره اشتباهاتی که توسعه دهندگان هنگام ساختاردهی کد مرتکب می شوند، از جمله ایجاد وابستگی های دایره ای، بیاموزید. به‌علاوه، گام‌های اشتباه رایجی که توسعه‌دهندگان هنگام مدیریت داده‌ها و کار بر روی پروژه‌های یادگیری ماشین مرتکب می‌شوند را بررسی کنید. در پایان این دوره، شما به فهرستی از ابزارها، استراتژی ها و بهترین شیوه ها برای بهبود اثربخشی خود در هنگام کار با داده ها در پایتون مجهز خواهید شد.