Veri Bilimi İçin Daha Büyük Python Programları Tasarlama

Modern programlar, yüzlerce ila binlerce satır kod içeren karmaşık yapılardır; peki küçük programlardan daha sağlam, karmaşık programlara nasıl verimli bir şekilde geçiş yaparsınız? Veri bilimcileri, programlarında gerçek dünya problemlerinin rastgeleliğini nasıl simüle ederler? Büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde işleyebilen yazılım parçaları tasarlamak için hangi tekniklerden ve en iyi uygulamalardan yararlanabilirsiniz? Duke University tarafından sunulan bu kursta, Python kullanıcıları daha karmaşık görevleri yerine getirebilen daha büyük, çok işlevli programların nasıl oluşturulacağını öğrenecekler. Oldukça fazla miktarda özel programlama sözdizimini (syntax) kapsayacağımız için bunun alacağınız ilk Python kursu olmasını önermiyoruz. Ancak, temel cebir, Python programlama ve Pandas kütüphanesi hakkında ön bilgiye sahipseniz, bu kurstaki materyalleri tamamlayabilirsiniz. İlk modülde, daha büyük programları bir araya getirmek için yararlı olan programlama sözdizimi ve teknikleri de dahil olmak üzere, büyük programlar için yukarıdan aşağıya (top-down) tasarımı tartışacağız. Ardından takip eden modüllerde, Monte Carlo simülasyonlarını tartışmaya geçiş yapacak ve kursun sonunda oluşturacağınız daha büyük bir program olan Poker projesini tanıtacağız.