Python-Entwicklung: Data Science, Testen und Verteilen

Das Schreiben von einfachen Python-Skripten ist ein guter Anfang, aber um Ihren Code auf ein professionelles Niveau zu bringen, müssen Sie lernen, wie Sie mit Daten umgehen, automatisierte Tests schreiben und Ihre Arbeit verteilen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie Schritt für Schritt durch die Kernpraktiken der modernen Python-Entwicklung und zeigt Ihnen, wie Sie Data Science-Projekte strukturieren, die Code-Qualität sicherstellen und Ihre Pakete mit anderen teilen können. Sie lernen: * Verstehen Sie grundlegende Datenwissenschaftskonzepte, indem Sie Datensätze mit modernen Bibliotheken bereinigen und analysieren. * Implementieren Sie automatisierte Tests mit Pytest, um sicherzustellen, dass Ihr Code zuverlässig und fehlerfrei bleibt. * Anwenden von Typhinweisen und Datenklassen zum Schreiben von selbstdokumentierendem, sauberem und wartbarem Python-Code. * Konfigurieren Sie moderne Packungs- und Verteilungs-Workflows, um Ihre Bibliotheken mit der Community zu teilen. * Erstellen Sie klare schriftliche Datenvisualisierungen und Berichte mit Standard-Plotbibliotheken. Sie beginnen mit den absoluten Grundlagen von Datenstrukturen und Testprinzipien, bevor Sie zu praktischen schriftlichen Übungen übergehen, die reale Entwicklungsworkflows simulieren. Dieser Kurs richtet sich an Lernende, die die grundlegende Python-Syntax kennen und lernen möchten, wie sie reale Datenanwendungen strukturieren, testen und verteilen können. Vorkenntnisse in Prüfung oder Verpackung sind nicht erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Python-Programmierung zu verbessern und verteilungsfähige Datenprojekte zu erstellen.