Aprende a escribir código Python eficiente para mejorar tu rendimiento de análisis
¡Optimiza tus programas de ciencia de datos con Python! Aprende a codificar de forma eficiente con este curso gratuito.
Curso gratuito de Python para una codificación eficiente
La ciencia de datos es un campo en constante evolución que requiere eficiencia en la programación. Python, un lenguaje de programación versátil, ofrece un potente curso gratuito que enseña a los científicos de datos a escribir códigos rápidos y eficientes: "Writing Efficient Python Code".
Este curso está diseñado por Logan Tomás, formador técnico de software científico en Enthink, y proporciona las herramientas necesarias para optimizar el código y mejorar significativamente el desempeño profesional.
Los pilares de la eficiencia
El primer capítulo, "Bases para la eficiencia", introduce los conceptos fundamentales de la programación eficiente. Los estudiantes aprenden sobre la estructura del código optimizado, las estructuras de datos y las funciones integradas de Python, así como la biblioteca estándar y las matrices de NumPy.
Al comprender estos conceptos, los programadores pueden escribir código más limpio, rápido y eficiente.
Mide y optimiza el rendimiento del código
El segundo capítulo, "Código de sincronización y perfilado", se centra en medir y comparar los tiempos de ejecución de diferentes enfoques de codificación. Los estudiantes aprenden a utilizar herramientas como line_profiler y Memory_profiler para analizar el rendimiento del código y detectar cuellos de botella.
A través de ejercicios prácticos, los programadores pueden identificar y reemplazar estos cuellos de botella con soluciones más eficientes, mejorando así el rendimiento general de sus programas.
Técnicas avanzadas para mejorar la eficiencia
El tercer capítulo, "Ganando eficiencias", explora técnicas avanzadas para escribir código más eficiente. Los estudiantes aprenden sobre módulos integrados útiles, teoría de conjuntos, patrones de bucles en Python y formas de optimizarlos.
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Al aplicar estos conceptos, los programadores pueden escribir código más rápido y con un mejor uso de los recursos, lo que es esencial en proyectos grandes y exigentes.
Optimizaciones básicas para pandas
El cuarto capítulo, "Optimizaciones básicas de pandas", se centra en el uso eficiente de los DataFrames de pandas, una biblioteca fundamental en la ciencia de datos. Los estudiantes aprenden técnicas para iterar sobre DataFrames y aplicar funciones de manera eficiente.
Esto es particularmente útil cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, ya que permite reducir el tiempo de procesamiento y mejorar el rendimiento de los análisis.
El valor de la codificación eficiente
La eficiencia del código es una habilidad altamente valorada en el mercado laboral. Los empleadores buscan profesionales capaces de entregar resultados rápidos y precisos.
Logan Tomás, formador técnico de software científico en Enthink
Los científicos de datos que dominan estas técnicas están mejor posicionados para la industria y aportan valor a sus equipos y proyectos.
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