Datenwissenschaft Übungen
Schärfen Sie Ihre Data-Science-Fähigkeiten durch eine Sammlung praktischer Übungen und Herausforderungen. Dieser Abschnitt bietet praxisnahe, reale Probleme, die darauf ausgelegt sind, Ihre Fähigkeiten in Datenanalyse, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung zu testen und zu verbessern. Jede Übung bietet die Möglichkeit, theoretisches Wissen auf konkrete Szenarien anzuwenden, ein solides Arbeitsportfolio aufzubauen und Kernkonzepte zu festigen.
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NumPy Mathematik-Spiele
In dieser Challenge üben Sie den Umgang mit dem NumPy-Modul in Python und arbeiten mit NumPy-Arrays, um gängige mathematische Operationen durchzuführen.
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Hallo Python ausgeben
Erstellen Sie Ihr erstes interaktives Python-Programm, das Benutzereingaben entgegennimmt und eine personalisierte Ausgabe anzeigt. Lernen Sie grundlegende Konzepte wie Variablen, Ein-/Ausgabeoperationen und String-Formatierung kennen.
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Entscheidungsträger mit If-Anweisungen
Da Entscheidungen in Beruf und Leben häufig getroffen werden, spielen wir einige Spiele mit der if-Anweisung.
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Klassen und Objekte
In diesem Lab lernen Sie alles über Klassen und Objekte in Python. Eine Klasse ist eine Vorlage zur Erstellung von Objekten. Ein Objekt ist eine Instanz einer Klasse.
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Python-Code-Kommentare
Code-Kommentare können helfen, zu verstehen, wofür der Code dient, und gute Kommentierungshabits sind für einen guten Entwickler unerlässlich. In diesem Lab können Sie lernen, wie man Kommentare in die Python-Sprache einfügt und einige übliche Wege der Kommentierung.
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Grundlagen der Python-Datenstrukturen
In diesem Labor lernen wir die Datenstrukturen in Python kennen. Die Hauptinhalte der Datenstrukturen, mit denen wir arbeiten werden, sind: Listen, Tupel, Wörterbücher und Mengen.
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Grundlagen von Python-Funktionen
In diesem Lab lernst du, wie du Python-Funktionen definierst und verwendest. Wir beginnen mit einfachen Beispielen und erhöhen die Komplexität schrittweise.
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Python's bedingte Anweisungen
In diesem Experiment werden wir untersuchen, wie man in Python `if`-Anweisungen verwendet. `if`-Anweisungen ermöglichen es Ihnen, Code nur dann auszuführen, wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Dies ist ein grundlegendes Konzept in der Programmierung, das Ihnen ermöglicht, den Programmfluss basierend auf verschiedenen Bedingungen zu steuern.
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Entdecken der interaktiven Rechnungsfeatures von IPython
IPython ist eine interaktive Befehlszeilenshell für Python. Es bietet einige Funktionen für interaktives Rechnen, wie fortgeschrittene Selbstuntersuchung, reiche Medien und einen leistungsstarken Historie-Mechanismus.
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Python Mathematik und Erweiterte Zuweisung
In diesem Lab werden wir uns mit wichtigen Aspekten der Python-Programmierung befassen: mathematischen Operatoren und erweiterten Zuweisungsoperatoren.
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Variablen-Typumwandlung
In diesem Lab werden wir lernen, wie man Variablen zwischen verschiedenen Datentypen in Python umwandelt. Wir beginnen mit einfachen Beispielen und gehen schrittweise zu komplexeren über.
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NumPy-Liste-Wert-Statistiken
In dieser Herausforderung erstellen Sie ein Python-Programm mit der NumPy-Bibliothek, um verschiedene statistische Operationen auf einer Liste von Werten durchzuführen. Das Programm wird mehrere Teilherausforderungen enthalten, die Ihr Wissen und Verständnis von NumPy und seinen Funktionen testen.
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NumPy Einsum für wissenschaftliche Berechnungen
In der wissenschaftlichen Berechnung ist es oft erforderlich, verschiedene lineare Algebra-Operationen durchzuführen. NumPy ist eine beliebte Python-Bibliothek, die effiziente und bequeme Werkzeuge für derartige Operationen bietet. Eines der leistungsstärksten Werkzeuge in NumPy ist einsum, was für Einstein-Summation steht.
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Lineare Algebra mit NumPy lösen
In dieser Challenge schreiben Sie ein Python-Programm, das die Bibliotheken NumPy und Linear Algebra zur Matrixinversion verwendet. Die Matrixinversion ist ein grundlegendes Verfahren der linearen Algebra und findet in vielen Bereichen der Wissenschaft und Technik Anwendung.
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NumPy Einsum Funktion
Diese Herausforderung wurde entwickelt, um Ihre Fähigkeiten im Umgang mit der einsum-Funktion von Numpy zu testen, die Ihnen die Durchführung verschiedener Operationen auf mehrdimensionalen Arrays ermöglicht. Die Herausforderung besteht aus mehreren Teilaufgaben, die schrittweise schwieriger werden.
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