Análise do Curso Writing Efficient Python Code Course | Logan Thomas | DataCamp

Learn to write efficient code that executes quickly and allocates resources skillfully to avoid unnecessary overhead.

Última atualização em 25/05/2024 2:00 pm Detalhes

Description

Ficha Técnica “Writing Efficient Python Code”

Categoria Informação
Preço Não especificado
Nº de Avaliações 40 reviews
Pontuação de Avaliação 4.7+
Estudantes Não especificado
Atualizado Não especificado
Exercícios Sim
Materiais/Vídeos Sim
Data Online
Nível de Dificuldade Intermediário
Público Cientistas de dados, desenvolvedores
Objetivo Otimização de código Python
Pré-requisitos Data Types for Data Science in Python, Python Data Science Toolbox (Part 2)
Idioma Inglês
Duração Não especificado
Oferecido por Datacamp
Nome do Instrutor Logan Thomas

Análise: Prós e Contras “Writing Efficient Python Code”

Positivos

  • “Este curso é um ótimo recurso para aprender como escrever código Python eficiente. O instrutor é claro e conciso, e os exercícios são desafiadores, mas possíveis.”
  • “Eu realmente gostei deste curso. Ele me ensinou muito sobre como escrever código Python mais eficiente, e já estou vendo os benefícios no meu trabalho.”
  • “Este curso é obrigatório para quem deseja melhorar suas habilidades de programação Python. É bem estruturado, informativo e envolvente.”
  • Os exercícios são desafiadores.
  • O curso ajudou os alunos a melhorar suas habilidades de programação Python significativamente.
  • Grande quantidade de informações úteis.
  • Explicações claras e concisas. O curso é bem estruturado e fácil de seguir.
  • Oferece dicas práticas para otimizar o código. O curso cobre uma ampla gama de tópicos relacionados à programação Python eficiente.
  • Conteúdo relevante para profissionais que trabalham com dados.
  • O instrutor é experiente e envolvente.
  • Certificado ao final do curso.

Negativos

  • O conteúdo é em Inglês.
  • O preço pode ser inacessível para a realidade Brasileira.
  • “Este curso foi um pouco desafiador para mim. Eu tive que fazer alguns intervalos e voltar a ele mais tarde. Mas, no geral, eu aprendi muito.”
  • “Eu gostaria que este curso fosse mais abrangente. Ele cobre os fundamentos da programação Python eficiente, mas não aprofunda alguns dos tópicos mais avançados.”
  • “Eu tive alguns problemas com a plataforma e com o suporte do instrutor. Mas, no geral, estou feliz com o curso.”
  • Alguns alunos acharam as perguntas dos exercícios pouco claras.
  • Algumas informações poderiam ser mais detalhadas.
  • Alguns alunos sentiram que o curso poderia ser mais abrangente.
  • Poderia cobrir mais sobre pandas e NumPy.
  • Não é ideal para iniciantes. Alguns alunos acharam o curso muito desafiador.
  • Alguns alunos tiveram problemas com a plataforma ou com o suporte do instrutor.

Análise Geral “Writing Efficient Python Code”

O curso se propõe a ensinar como otimizar código em Python, abordando desde estruturas de dados embutidas até truques avançados para ganhar eficiência. A estrutura do curso é dividida em capítulos que vão desde fundamentos até otimizações com pandas. Além disso, você aprenderá a medir e comparar o tempo de execução entre diferentes abordagens de código, uma habilidade valiosa para qualquer profissional que trabalhe com dados.

Os pontos de venda únicos incluem a abordagem prática, a alta relevância do conteúdo para cientistas de dados e desenvolvedores, e a oferta de um certificado após a conclusão.

Para aprofundar ainda mais seus conhecimentos, considere estudar tópicos como:

  • Uso avançado de pandas e NumPy
  • Teoria da complexidade computacional
  • Estruturas de dados avançadas, como árvores e grafos

Instrutor Logan Thomas

Um membro da equipe de treinamento técnico da Enthought, uma organização que oferece serviços de transformação digital, consultoria de software e treinamento para indivíduos e empresas em todo o mundo. Como formador técnico em software científico, ele se concentra em ajudar os alunos a escrever código Python robusto, escalável e eficiente. Logan é conhecido por ser um entusiasta de Python e frequentemente compartilha seus conhecimentos em meetups e conferências na área de Austin, Texas.

Avaliação gerada através do nosso ‘Projeto EVA’ de Inteligência Artificial. Esse conteúdo pode ser continuamente atualizado com mais informações e dados. Parcerias, dúvidas, críticas ou sugestões: contato@coletividad.org

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