Chuyên môn này được xây dựng dựa trên sự thành công của khóa học Python cho mọi người và sẽ giới thiệu các khái niệm lập trình cơ bản bao gồm cấu trúc dữ liệu, giao diện chương trình ứng dụng được nối mạng và cơ sở dữ liệu, sử dụng ngôn ngữ lập trình Python. Trong Dự án Capstone, bạn sẽ sử dụng các công nghệ đã học trong Chuyên môn để thiết kế và tạo các ứng dụng của riêng mình để truy xuất, xử lý và trực quan hóa dữ liệu
Khóa học này nhằm mục đích dạy cho mọi người những điều cơ bản về lập trình máy tính bằng Python 3. Khóa học không có điều kiện tiên quyết và bất kỳ ai có kinh nghiệm máy tính vừa phải đều có thể nắm vững các tài liệu trong khóa học này
Khóa học được tạo ra bởi Dr. Charles Severance [một. k. a. Tiến sĩ. mâm cặp]. Ông là Giáo sư lâm sàng tại Trường Thông tin Đại học Michigan, nơi ông giảng dạy các khóa học định hướng công nghệ khác nhau bao gồm lập trình, thiết kế cơ sở dữ liệu và phát triển Web
Dưới đây là các chủ đề được đề cập trong khóa học này
- Cài đặt Python
- Tại sao chương trình?
- Biến, biểu thức và câu lệnh
- Thực thi có điều kiện
- Chức năng
- Vòng lặp và Lặp lại
- Dây
- Các tập tin
- danh sách
- từ điển
- bộ dữ liệu
- Biểu thức chính quy
- Lập trình mạng
- Sử dụng dịch vụ web
- Lập trình hướng đối tượng
- cơ sở dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
Bạn có thể xem toàn bộ khóa học bằng video trên freeCodeCamp. kênh YouTube org [14 giờ xem]
QUẢNG CÁO
QUẢNG CÁO
Tôi là giáo viên và nhà phát triển với freeCodeCamp. tổ chức. Tôi chạy freeCodeCamp. tổ chức kênh YouTube
Nếu bạn đọc đến đây, hãy tweet cho tác giả để cho họ thấy bạn quan tâm. Tweet một lời cảm ơn
Học cách viết mã miễn phí. Chương trình giảng dạy mã nguồn mở của freeCodeCamp đã giúp hơn 40.000 người có được việc làm với tư cách là nhà phát triển. Bắt đầu
Cuốn sách này là phần giới thiệu dễ tiếp cận về cả ngôn ngữ Python và ứng dụng của nó đối với khoa học thông tin -- cụ thể là truy xuất, làm sạch và lưu trữ dữ liệu để phân tích sau này. Các chương từ hai đến mười chủ yếu dựa trên cuốn sách xuất sắc của Allen Downey và Jeff Elkner, "Think Python. Làm thế nào để suy nghĩ như một nhà khoa học máy tính. " Mặc dù Severance đã làm lại nhiều ví dụ trong các chương này để phản ánh tốt hơn chủ đề bao quát của cuốn sách về khám phá dữ liệu, phần giới thiệu rõ ràng và ngắn gọn của Downey và Elkner về ngôn ngữ Python vẫn phổ biến và giúp các lập trình viên mới dễ dàng tiếp cận tài liệu ban đầu
Cho rằng cuốn sách được viết với mục đích khám phá dữ liệu, tôi thấy hơi kỳ lạ khi cách xử lý trực quan hóa dữ liệu của nó khá nhẹ nhàng với chỉ ba ví dụ được đưa ra trong Chương 16. Điều kỳ lạ hơn nữa là không có đề cập đến các thư viện như Pandas, NumPy, SciPy để sắp xếp dữ liệu cũng như các gói trực quan hóa như Matplotlib, Seaborn, Bokeh hoặc GGplot. Cái sau tôi nghi ngờ ít nhất một phần là do tuổi của văn bản
Cuốn sách cũng thiếu phạm vi bao quát về định dạng chuỗi trong Python, chỉ thảo luận về các tính năng và khả năng định dạng chuỗi cơ bản nhất của ngôn ngữ trong khi hoàn toàn tránh. phương thức format[] và chuỗi f. Cũng thiếu là phạm vi bảo hiểm của các chủ đề hữu ích như khả năng hiểu, trình tạo và biểu thức lambda. Từ "đệ quy" chỉ xuất hiện trong cuốn sách một lần, trong lời nói đầu, trong đó tác giả nói rằng từ này hoàn toàn không xuất hiện trong cuốn sách. Cuối cùng, về cơ bản không có cách xử lý nào đối với thư viện chuẩn Python cũng như không có bất kỳ gợi ý nào mà người đọc nên xem xét nó để biết được sự phong phú đáng kinh ngạc của chức năng mà nó cung cấp
Nhìn chung, cuốn sách này đóng vai trò giới thiệu những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python và ứng dụng của nó trong khám phá dữ liệu. Nó dạy đủ Python trong các chương đầu tiên để hỗ trợ các chương sau. Tuy nhiên, đây không phải là phần giới thiệu về lập trình cũng như phần giới thiệu về khoa học máy tính sử dụng Python làm ngôn ngữ giảng dạy
Đánh giá độ chính xác của nội dung. 5
Nội dung của cuốn sách là chính xác với phạm vi dự định của nó, ngay cả khi nó hơi lỗi thời trong cách tiếp cận một số tài liệu, chẳng hạn như định dạng chuỗi. Tôi không tìm thấy lỗi đánh máy hoặc bố cục nào trong phiên bản dựa trên HTML mà tôi đã xem xét. Người đọc cũng được hoan nghênh cung cấp các chỉnh sửa/chỉnh sửa cho văn bản thông qua các yêu cầu kéo tới kho lưu trữ git của nó
Mức độ liên quan/Đánh giá tuổi thọ. 3
Phạm vi cuốn sách hơi hẹp. giới thiệu về Python đủ để thực hiện thu thập, sắp xếp và trực quan hóa dữ liệu đơn giản. Tuy nhiên, vì Python đã trở thành ngôn ngữ hàng đầu trong khoa học dữ liệu và số lượng cũng như khả năng của các thư viện liên quan đã phát triển bất kỳ văn bản nào về khám phá dữ liệu mà ít nhất không liên quan đến các thư viện như Pandas, NumPy, Matplotlib hoặc bất kỳ
làm rõ. 4
Các chương dựa trên cuốn sách trước đó của Downey và Elkner rất rõ ràng nếu, một lần nữa, bị giới hạn về phạm vi. Theo ý kiến của tôi, các chương sau trở nên phức tạp hơn với chi phí rõ ràng. Tuy nhiên, tác giả khám phá các lỗi có thể xảy ra trong toàn bộ văn bản và giúp người đọc hiểu nguyên nhân gây ra chúng để hỗ trợ sửa lỗi trong tương lai
Đánh giá tính nhất quán. 5
Tất cả các chương được định dạng thống nhất và nhất quán trong việc sử dụng thuật ngữ
mô-đun hóa. 5
Cuốn sách được chia thành các chương hợp lý và mỗi chương được chia thành các phần có ý nghĩa và dễ tiếp cận. Tôi không thấy tiểu mục nào quá dài và nhìn chung mỗi chương đủ ngắn để được chỉ định đọc một lần. Các chương được xây dựng dựa trên những chương đã tiến hành chúng như được mong đợi trong một văn bản lập trình giới thiệu
Tổ chức/Cấu trúc/Dòng chảy. 5
Các chủ đề được trình bày theo thứ tự logic
Giao diện. 3
Văn bản trong trình duyệt theo mặc định có kích thước nhỏ nhưng điều này có thể được khắc phục bằng cách phóng to trang. Tuy nhiên, điều này có tác dụng làm cho các tiêu đề phần quá lớn. Tôi cũng sẽ lập luận rằng việc sử dụng tô màu cú pháp trong các ví dụ về mã sẽ giúp ích rất nhiều trong việc làm cho tài liệu dễ hiểu hơn.
Đánh giá lỗi ngữ pháp. 5
Tôi không tìm thấy lỗi ngữ pháp nào trong bài đọc của mình
Liên quan đến văn hóa. 5
Tôi không tìm thấy nội dung xúc phạm
Bình luậnNhư đã nêu trước đây, văn bản này không nhằm mục đích giới thiệu về lập trình hoặc khoa học máy tính. Thay vào đó, nó là phần giới thiệu về khoa học thông tin dạy lập trình vừa đủ để cho phép khám phá chủ đề. Tôi nghĩ rằng bản thân cuốn sách đã gây bất lợi khi không đề cập đến vai trò mới nổi của Python trong khoa học dữ liệu và bằng cách bỏ qua nhiều công cụ mà ngôn ngữ này cung cấp dưới dạng thư viện chức năng ấn tượng cho mục đích đó