Datacamp đánh giá lập trình python

Trình quản lý miền phát triển web tại Codecademy

Tôi là E, một nhà phát triển và nghiên cứu lượng tử (hay còn gọi là Quant) trong Nhóm Chiến lược Môi trường tại BNP Paribas Asset Management. Tôi rất đam mê nghiên cứu và phát triển các mô hình định lượng để hỗ trợ các nhà quản lý danh mục đầu tư thực hiện các khoản đầu tư dựa trên môi trường, giúp các nhà phân tích nghiên cứu vốn chủ sở hữu có được những hiểu biết định lượng mới ở cấp độ vĩ mô và vi mô, đồng thời hỗ trợ các chuyên gia đầu tư có dữ liệu và phân tích định lượng phù hợp để tương tác với các nhà đầu tư. Một ngày nọ, trong khi chạy 10km mạo hiểm, tôi cảm thấy mình có thể trở thành Quant tốt hơn nhiều cho nhóm của mình bằng cách nâng kỹ năng Python của mình lên một tầm cao mới. Thành thật mà nói, tôi không biết làm thế nào tại thời điểm tôi chạy. Tôi chỉ muốn tạo ra các mô hình Quant thanh lịch hơn và giá trị Quant cho nhóm của mình để nâng cao và làm phong phú hiệu suất đầu tư của chúng tôi. Cũng là một lập trình viên tự học, tôi muốn trải nghiệm một chương trình phát triển python 'chính thức' để củng cố trình độ python của mình. Hơn nữa, tôi muốn khẳng định mình là một lập trình viên Python cao cấp. Sau khi tìm hiểu xung quanh, tôi bắt tay vào Python Programmer Track by DataCamp

Theo dõi lập trình viên Python của DataCamp

Python Programmer Track của DataCamp là một chương trình đào tạo phát triển python chuyên sâu và tương tác với nội dung trị giá 63 giờ dưới dạng 16 khóa học và 16 người hướng dẫn. Python Programmer Track được thiết kế để đạt được các kỹ năng lập trình xây dựng sự nghiệp nhằm phát triển thành công phần mềm, sắp xếp dữ liệu và thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao bằng Python mà không cần hoặc có ít kinh nghiệm viết mã trước đó. Đó là một nguồn tài nguyên tuyệt vời để củng cố hành trình của tôi trong việc trở thành một Nhà phát triển định lượng và Nhà nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp bằng Python

Python Programmer Track của DataCamp tuân theo một đường cong học tập nhẹ nhàng và trực quan, cho phép người học cảm thấy thoải mái với lập trình Python trong khi đạt được thành thạo các kỹ năng python và thư viện python khác nhau

Khóa học 1 - Giới thiệu về Khoa học dữ liệu trong python là khóa học đi sâu vào khoa học dữ liệu bằng Python và học cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả

Khóa học 2 - Kiểu dữ liệu cho Khoa học dữ liệu trong Python củng cố và mở rộng kiến ​​thức của một người về các kiểu dữ liệu Python đơn giản như danh sách, từ điển, bộ dữ liệu và đối tượng ngày tháng

Khóa học 3 - Thao tác dữ liệu với Pandas sử dụng gói khoa học dữ liệu Python phổ biến nhất thế giới để thao tác dữ liệu và tính toán thống kê tóm tắt

Khóa học 4 - Hộp công cụ khoa học dữ liệu Python (Phần 1) dạy nghệ thuật viết hàm trong Python và các khái niệm chính của Python như xác định phạm vi và xử lý lỗi

Khóa học 5 - Hộp công cụ khoa học dữ liệu Python (Phần 2) xây dựng trên phần 1 thành các kỹ năng Khoa học dữ liệu hiện đại xung quanh trình vòng lặp và khả năng hiểu danh sách

Khóa học 6 - Viết mã Python thực tế cho thấy cách viết mã hiệu quả, thực thi nhanh chóng và phân bổ tài nguyên một cách khéo léo để tránh chi phí không cần thiết

Khóa học 7 - Làm việc với Ngày và Giờ trong Python Bậc thầy làm việc với ngày và giờ trong Python

Khóa học 8 - Biểu thức chính quy trong Python tập trung vào thao tác chuỗi và sử dụng thành thạo các biểu thức chính quy

Khóa học 9 - Web Scraping trong Python dạy cách truy xuất và phân tích thông tin từ internet bằng thư viện Python scrapy

Khóa học 10 - Viết các hàm trong Python trình bày cách sử dụng các phương pháp hay nhất để viết các hàm phức tạp có thể bảo trì, tái sử dụng với tài liệu tốt

Khóa 11 - Nhập môn Shell giới thiệu các thành phần chính của dòng lệnh unix và cách sử dụng chúng hiệu quả

Khóa học 12 - Lập trình song song với Dask trong Python dạy cách thực hiện quy trình công việc Python và dễ dàng mở rộng chúng thành các tập dữ liệu lớn mà không cần phải di chuyển sang môi trường điện toán phân tán

Khóa học 13 - Kỹ thuật phần mềm dành cho nhà khoa học dữ liệu bằng Python giúp nhà khoa học dữ liệu tìm hiểu về các khái niệm kỹ thuật phần mềm chính như tính mô đun, tài liệu và thử nghiệm tự động để giải quyết các vấn đề về khoa học dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn

Khóa học 14 - Phát triển các gói Python nói về việc tạo các gói Python của riêng bạn để làm cho mã của bạn dễ sử dụng hơn và chia sẻ với người khác

Khóa học 15 - Kiểm tra đơn vị cho Khoa học dữ liệu bằng Python dạy cách viết kiểm tra đơn vị cho các dự án Khoa học dữ liệu bằng Python bằng pytest

Khóa học 16 - Lập trình hướng đối tượng trong Python đi sâu vào cách tạo các lớp và tận dụng tính kế thừa và tính đa hình để sử dụng lại và tối ưu hóa mã

Kinh nghiệm của tôi & Quan điểm của tôi

Thực hiện Lộ trình lập trình viên Python của DataCamp đáng để học từng giây trong hành trình. Đầu tiên, tôi bắt đầu viết mã python tốt hơn và phát triển các mô hình Quant hiệu quả và thanh lịch hơn cho nhóm của mình. Tôi cung cấp giá trị Định lượng cho nhóm của mình nhanh hơn và hiệu quả hơn. Mã python nâng cao của tôi đã ảnh hưởng đến tư duy đầu tư. Thứ hai, tôi đã học được những điều mới ngay cả sau nhiều năm lập trình python. Tôi rất thích Khóa học 13 - Phát triển các gói Python vì tôi đã học cách nghiên cứu, phát triển và khởi chạy các thư viện Python Quant. Khóa học 12 - Lập trình song song với Dask trong python đã mở rộng hiểu biết của tôi về Lập trình song song, một lĩnh vực chủ đề mà tôi đã viết trong bài viết trước của mình. Tôi đã hiểu sâu về Lập trình hướng đối tượng trong Python trong Khóa học 16. Hai nhược điểm lớn của Python Programmer Track by DataCamp là thiếu sự tương tác với các trợ giảng của khóa học và thiếu mã nguồn của toàn bộ lộ trình.

Đề nghị của tôi

Thực hiện Lộ trình lập trình viên Python của DataCamp nếu bạn muốn có trải nghiệm học tập toàn diện về Lập trình Python và có thể đầu tư thời gian để trở thành một Lập trình viên Python thành thạo