Bild von Autor | Ideogramm

Wenn Sie eine Weile in Python codiert haben, haben Sie wahrscheinlich die Grundlagen gemeistert und einige Projekte gebaut. Und jetzt schauen Sie sich Ihren Code an und denken: „Das funktioniert, aber … es ist nicht genau etwas, das ich in einer Codebewertung stolz zeigen würde.“ Wir waren alle dort.

Wenn Sie jedoch weiter codieren, wird das Schreiben sauberer Code genauso wichtig wie das Schreiben von Funktionscode. In diesem Artikel habe ich praktische Techniken zusammengestellt, mit denen Sie von „It Runs, berühren Sie es nicht“ nach „Dies ist tatsächlich aufrechterhalten“.

Hyperlink zum Code auf GitHub

1. Modelldaten explizit. Gehen Sie nicht um Diktate herum

Wörterbücher sind in Python tremendous flexibel und das ist genau das Drawback. Wenn Sie Uncooked -Wörterbücher während Ihres gesamten Codes übergeben, laden Sie Tippfehler, Schlüsselfehler und Verwirrung darüber ein, welche Daten tatsächlich vorhanden sein sollten.

Anstelle davon:

def process_user(user_dict):
    if user_dict('standing') == 'lively':  # What if 'standing' is lacking?
        send_email(user_dict('electronic mail'))   # What if it is 'mail' in some locations?
        
        # Is it 'title', 'full_name', or 'username'? Who is aware of!
        log_activity(f"Processed {user_dict('title')}")

Dieser Code ist nicht strong, da er davon ausgeht, dass Wörterbuchschlüssel ohne Validierung existieren. Es bietet keinen Schutz gegen Tippfehler oder fehlende Schlüssel, was verursacht wird KeyError Ausnahmen zur Laufzeit. Es gibt auch keine Dokumentation darüber, welche Felder erwartet werden.

Tun Sie das:

from dataclasses import dataclass
from typing import Non-obligatory

@dataclass
class Person:
    id: int
    electronic mail: str
    full_name: str
    standing: str
    last_login: Non-obligatory(datetime) = None

def process_user(person: Person):
    if person.standing == 'lively':
        send_email(person.electronic mail)
        log_activity(f"Processed {person.full_name}")

Python @dataclass Der Dekorateur bietet Ihnen eine saubere, explizite Struktur mit minimaler Kesselplatte. Ihre IDE kann jetzt eine automatische Vervollständigung für Attribute bereitstellen, und Sie erhalten unmittelbare Fehler, wenn die erforderlichen Felder fehlen.

Für eine komplexere Validierung sollten Sie Pydantic betrachten:

from pydantic import BaseModel, EmailStr, validator

class Person(BaseModel):
    id: int
    electronic mail: EmailStr  # Validates electronic mail format
    full_name: str
    standing: str
    
    @validator('standing')
    def status_must_be_valid(cls, v):
        if v not in {'lively', 'inactive', 'pending'}:
            elevate ValueError('Have to be lively, inactive or pending')
        return v

Jetzt überprüft sich Ihre Daten selbst, fängt Fehler frühzeitig auf und dokumentiert die Erwartungen klar.

2. Verwenden Sie Enums für bekannte Entscheidungen

String -Literale sind anfällig für Tippfehler und bieten keine IDE -Autokonomplete. Die Validierung erfolgt nur zur Laufzeit.

Anstelle davon:

def process_order(order, standing):
    if standing == 'pending':
        # course of logic
    elif standing == 'shipped':
        # totally different logic
    elif standing == 'delivered':
        # extra logic
    else:
        elevate ValueError(f"Invalid standing: {standing}")
        
# Later in your code...
process_order(order, 'shiped')  # Typo! However no IDE warning

Tun Sie das:

from enum import Enum, auto

class OrderStatus(Enum):
    PENDING = 'pending'
    SHIPPED = 'shipped'
    DELIVERED = 'delivered'
    
def process_order(order, standing: OrderStatus):
    if standing == OrderStatus.PENDING:
        # course of logic
    elif standing == OrderStatus.SHIPPED:
        # totally different logic
    elif standing == OrderStatus.DELIVERED:
        # extra logic
    
# Later in your code...
process_order(order, OrderStatus.SHIPPED)  # IDE autocomplete helps!

Wenn Sie sich mit einer festen Reihe von Optionen befassen, macht ein Enum Ihren Code robuster und Selbstdokumentation.

Mit Aufzügen:

• Ihre IDE bietet automatische Vorschläge
• Tippfehler werden (quick) unmöglich
• Sie können bei Bedarf alle möglichen Werte durchsetzen

Enum erstellt eine Reihe genannter Konstanten. Der Typ Hinweis standing: OrderStatus dokumentiert den erwarteten Parametertyp. Verwendung OrderStatus.SHIPPED Anstelle eines Saitenliterales ermöglicht die IDE automatisch und fängt Tippfehler zur Entwicklungszeit.

3. Verwenden Sie nur Key phrase-Argumente für Klarheit

Das versatile Argumentsystem von Python ist leistungsfähig, kann jedoch zu Verwirrung führen, wenn Funktionsaufrufe mehrere optionale Parameter aufweisen.

Anstelle davon:

def create_user(title, electronic mail, admin=False, notify=True, momentary=False):
    # Implementation
    
# Later in code...
create_user("John Smith", "john@instance.com", True, False)

Warten Sie, was meinen diese Booleschen wieder?

Bei der Aufforderung mit Positionsargumenten ist unklar, welche Booleschen Werte ohne Überprüfung der Funktionsdefinition darstellen. Gilt für Administrator, Benachrichtigung oder etwas anderes?

Tun Sie das:

def create_user(title, electronic mail, *, admin=False, notify=True, momentary=False):
    # Implementation

# Now you could use key phrases for non-compulsory args
create_user("John Smith", "john@instance.com", admin=True, notify=False)

Die Syntax erzwingt alle Argumente, nachdem sie nach Schlüsselwort angegeben werden. Auf diese Weise ruft Ihre Funktion Selbstdokumentation auf und verhindert das Drawback „Thriller Boolean“, bei dem die Leser nicht sagen können, was wahr oder Falsch bezieht, ohne die Funktionsdefinition zu lesen.

Dieses Muster ist besonders nützlich bei API -Aufrufen und dergleichen, wo Sie die Klarheit auf der Anrufe sicherstellen möchten.

4. Verwenden Sie Pathlib über OS.Path

Pythons OS.Path -Modul ist funktional, aber klobig. Das neuere Pathlib-Modul bietet einen objektorientierten Ansatz, der intuitiver und weniger fehleranfällig ist.

Anstelle davon:

import os

data_dir = os.path.be a part of('knowledge', 'processed')
if not os.path.exists(data_dir):
    os.makedirs(data_dir)

filepath = os.path.be a part of(data_dir, 'output.csv')
with open(filepath, 'w') as f:
    f.write('resultsn')
    
# Test if we now have a JSON file with the identical title
json_path = os.path.splitext(filepath)(0) + '.json'
if os.path.exists(json_path):
    with open(json_path) as f:
        knowledge = json.load(f)

Dies verwendet eine String -Manipulation mit os.path.be a part of() Und os.path.splitext() für Pfadbeschaffung. Pfadoperationen sind über verschiedene Funktionen hinweg verstreut. Der Code ist ausführlich und weniger intuitiv.

Tun Sie das:

from pathlib import Path

data_dir = Path('knowledge') / 'processed'
data_dir.mkdir(mother and father=True, exist_ok=True)

filepath = data_dir / 'output.csv'
filepath.write_text('resultsn')

# Test if we now have a JSON file with the identical title
json_path = filepath.with_suffix('.json')
if json_path.exists():
    knowledge = json.masses(json_path.read_text())

Warum Pathlib besser ist:

• Pfad beiträgt / ist intuitiverer
• Methoden wie mkdir()Anwesend exists()Und read_text() sind an das Pfadobjekt angehängt
• Operationen wie Änderungen von Erweiterungen (mit _suffix) sind semantischer

Pathlib behandelt die Feinheiten der Pfadmanipulation über verschiedene Betriebssysteme hinweg. Dies macht Ihren Code tragbarer und robuster.

5. MIT WARD -Klauseln schnell scheitern

Tief verschachtelte, wenn es sich um Andränge handelt, sind oft schwer zu verstehen und aufrechtzuerhalten. Die Verwendung von frühen Renditen – Schutzklauseln – führt zu mehr lesbarer Code.

Anstelle davon:

def process_payment(order, person):
    if order.is_valid:
        if person.has_payment_method:
            payment_method = person.get_payment_method()
            if payment_method.has_sufficient_funds(order.whole):
                strive:
                    payment_method.cost(order.whole)
                    order.mark_as_paid()
                    send_receipt(person, order)
                    return True
                besides PaymentError as e:
                    log_error(e)
                    return False
            else:
                log_error("Inadequate funds")
                return False
        else:
            log_error("No fee technique")
            return False
    else:
        log_error("Invalid order")
        return False

Tiefe Verschachtelung ist schwer zu folgen. Jeder bedingte Block erfordert die gleichzeitige Verfolgung mehrerer Zweige.

Tun Sie das:

def process_payment(order, person):
    # Guard clauses: test preconditions first
    if not order.is_valid:
        log_error("Invalid order")
        return False
        
    if not person.has_payment_method:
        log_error("No fee technique")
        return False
    
    payment_method = person.get_payment_method()
    if not payment_method.has_sufficient_funds(order.whole):
        log_error("Inadequate funds")
        return False
    
    # Principal logic comes in any case validations
    strive:
        payment_method.cost(order.whole)
        order.mark_as_paid()
        send_receipt(person, order)
        return True
    besides PaymentError as e:
        log_error(e)
        return False

Schutzklauseln verarbeiten Fehlerfälle vorne und reduzieren die Einkleberwerte. Jede Bedingung wird nacheinander überprüft, wodurch der Fluss leichter zu folgen ist. Die Hauptlogik kommt am Ende und ist eindeutig von der Fehlerbehandlung getrennt.

Dieser Ansatz skaliert viel besser, wenn Ihre Logik in Komplexität wächst.

6. Nicht überbeanspruchte Auflistverständnisse

Record -Verständnisse sind eine der elegantesten Merkmale von Python, werden jedoch bei Überladen mit komplexen Bedingungen oder Transformationen unlesbar.

Anstelle davon:

# Laborious to parse at a look
active_premium_emails = (person('electronic mail') for person in users_list 
                         if person('standing') == 'lively' and 
                         person('subscription') == 'premium' and 
                         person('email_verified') and
                         not person('electronic mail') in blacklisted_domains)

In dieser Liste wird das Verständnis zu viel Logik in eine Zeile eingebaut. Es ist schwer zu lesen und zu debuggen. Mehrere Bedingungen werden miteinander verkettet, was es schwierig macht, die Filterkriterien zu verstehen.

Tun Sie das:
Hier sind bessere Alternativen.

Choice 1: Funktion mit einem beschreibenden Namen

Extrahiert die komplexe Bedingung in eine benannte Funktion mit einem beschreibenden Namen. Das Listenverständnis ist jetzt viel klarer und konzentriert sich auf das, was es tut (E -Mails extrahieren), anstatt wie es Filterung ist.

def is_valid_premium_user(person):
    return (person('standing') == 'lively' and
            person('subscription') == 'premium' and
            person('email_verified') and
            not person('electronic mail') in blacklisted_domains)

active_premium_emails = (person('electronic mail') for person in users_list if is_valid_premium_user(person))

Choice 2: herkömmliche Schleife, wenn die Logik komplex ist

Verwendet eine traditionelle Schleife mit frühes Fortsetzung für Klarheit. Jede Bedingung wird separat überprüft, sodass es leicht zu debuggen kann, welcher Zustand möglicherweise fehlschlägt. Die Transformationslogik ist ebenfalls deutlich getrennt.

active_premium_emails = ()
for person in users_list:
    # Complicated filtering logic
    if person('standing') != 'lively':
        proceed
    if person('subscription') != 'premium':
        proceed
    if not person('email_verified'):
        proceed
    if person('electronic mail') in blacklisted_domains:
        proceed
        
    # Complicated transformation logic
    electronic mail = person('electronic mail').decrease().strip()
    active_premium_emails.append(electronic mail)

Auflistenverständnisse sollten Ihren Code lesbarer machen, nicht weniger. Wenn die Logik komplex wird:

• Komplexe Bedingungen in benannte Funktionen unterteilen
• Erwägen Sie, eine reguläre Schleife mit frühen Fortsetzung zu verwenden
• Teilen Sie komplexe Operationen in mehrere Schritte auf

Denken Sie daran, das Ziel ist die Lesbarkeit.

7. Schreiben Sie wiederverwendbare reine Funktionen

Eine Funktion ist eine reine Funktion, wenn sie immer den gleichen Ausgang für die gleichen Eingänge erzeugt. Außerdem hat es keine Nebenwirkungen.

Anstelle davon:

total_price = 0  # World state

def add_item_price(item_name, amount):
    world total_price
    # Lookup value from world stock
    value = stock.get_item_price(item_name)
    # Apply low cost 
    if settings.discount_enabled:
        value *= 0.9
    # Replace world state
    total_price += value * amount
    
# Later in code...
add_item_price('widget', 5)
add_item_price('gadget', 3)
print(f"Complete: ${total_price:.2f}")

Dies verwendet den globalen Staat (total_price) was es schwierig macht.

Die Funktion hat Nebenwirkungen (modifizieren globaler Zustand) und hängt vom externen Zustand (Inventar und Einstellungen) ab. Dies macht es unvorhersehbar und schwer wiederzuverwenden.

Tun Sie das:

def calculate_item_price(merchandise, value, amount, low cost=0):
    """Calculate closing value for a amount of things with non-compulsory low cost.
    
    Args:
        merchandise: Merchandise identifier (for logging)
        value: Base unit value
        amount: Variety of gadgets
        low cost: Low cost as decimal 
        
    Returns:
        Ultimate value after reductions
    """
    discounted_price = value * (1 - low cost)
    return discounted_price * amount

def calculate_order_total(gadgets, low cost=0):
    """Calculate whole value for a set of things.
    
    Args:
        gadgets: Record of (item_name, value, amount) tuples
        low cost: Order-level low cost
        
    Returns:
        Complete value in any case reductions
    """
    return sum(
        calculate_item_price(merchandise, value, amount, low cost)
        for merchandise, value, amount in gadgets
    )

# Later in code...
order_items = (
    ('widget', stock.get_item_price('widget'), 5),
    ('gadget', stock.get_item_price('gadget'), 3),
)

whole = calculate_order_total(order_items, 
                             low cost=0.1 if settings.discount_enabled else 0)
print(f"Complete: ${whole:.2f}")

Die folgende Model verwendet reine Funktionen, die alle Abhängigkeiten als Parameter betrachten.

8. Schreiben Sie Docstrings für öffentliche Funktionen und Klassen

Die Dokumentation ist (und sollte nicht) ein nachträglicher Gedanke sein. Es ist ein zentraler Bestandteil des Code -Code. Gute Docstrings erklären nicht nur, was Funktionen tun, sondern warum sie existieren und wie sie sie richtig einsetzen.

Anstelle davon:

def celsius_to_fahrenheit(celsius):
    """Convert Celsius to Fahrenheit."""
    return celsius * 9/5 + 32

Dies ist eine minimale Dokumentation, die den Funktionsnamen nur wiederholt. Bietet keine Informationen zu Parametern, Rückgabetwerten oder Randfällen.
Tun Sie das:

def celsius_to_fahrenheit(celsius):
	"""
	Convert temperature from Celsius to Fahrenheit.
	The system used is: F = C × (9/5) + 32
	Args:
    	celsius: Temperature in levels Celsius (will be float or int)
	Returns:
    	Temperature transformed to levels Fahrenheit
	Instance:
    	>>> celsius_to_fahrenheit(0)
    	32.0
    	>>> celsius_to_fahrenheit(100)
    	212.0
    	>>> celsius_to_fahrenheit(-40)
    	-40.0
	"""
	return celsius * 9/5 + 32

Ein guter Docstring:

• Dokumente Parameter und Rückgabewerte
• Stellt alle Ausnahmen fest, die möglicherweise erhoben werden könnten
• Bietet Nutzungsbeispiele

Ihre Docstrings dienen als ausführbare Dokumentation, die mit Ihrem Code synchronisiert bleibt.

9. Automatisieren Sie das Leinen und Formatieren

Verlassen Sie sich nicht auf die manuelle Inspektion, um Stilprobleme und gemeinsame Fehlern zu fangen. Automatische Instruments können die mühsame Arbeit der Sicherstellung von Codequalität und -konsistenz erledigen.

Sie können versuchen, diese Linien- und Formatierungswerkzeuge einzurichten:

1. Schwarz – Codeformatierer
2. Halskrause – Schneller Stoßunter seinen
3. Mypy – statischer Typ Checker
4. ISORT – Veranstalter importieren

Integrieren Sie sie mithilfe von Pre-Commit-Hooks, um vor jedem Commit automatisch Code zu überprüfen und zu formatieren:

1. Vorkommind installieren: pip set up pre-commit
2. Erstellen a .pre-commit-config.yaml Datei mit den konfigurierten Instruments
3. Laufen pre-commit set up zu aktivieren

Dieses Setup gewährleistet einen konsistenten Codestil und fängt ohne manuelle Aufwand frühzeitig Fehler auf.

Sie können überprüfen 7 Instruments zum Schreiben eines besseren Python -Code mehr darüber zu wissen.

10. Vermeiden Sie alles, außer dass

Generische Ausnahmehändler verbergen Fehler und erschweren das Debuggen. Sie fangen alles auf, einschließlich Syntaxfehler, Speicherfehler und Tastaturinterrudeln.

Anstelle davon:

strive:
    user_data = get_user_from_api(user_id)
    process_user_data(user_data)
    save_to_database(user_data)
besides:
    # What failed? We'll by no means know!
    logger.error("One thing went mistaken")

Dies verwendet eine bloße Ausnahme zum Handeln:

• Programmierfehler (wie Syntaxfehler)
• Systemfehler (wie MemoryError)
• Tastaturinterrudeln (Strg+C)
• Erwartete Fehler (wie Netzwerkzeitüberschreitungen)

Dies erschwert das Debuggen extrem, da alle Fehler gleich behandelt werden.

Tun Sie das:

strive:
    user_data = get_user_from_api(user_id)
    process_user_data(user_data)
    save_to_database(user_data)
besides ConnectionError as e:
    logger.error(f"API connection failed: {e}")
    # Deal with API connection points
besides ValueError as e:
    logger.error(f"Invalid person knowledge obtained: {e}")
    # Deal with validation points
besides DatabaseError as e:
    logger.error(f"Database error: {e}")
    # Deal with database points
besides Exception as e:
    # Final resort for surprising errors
    logger.essential(f"Surprising error processing person {user_id}: {e}", 
                  exc_info=True)
    # Presumably re-raise or deal with generically
    elevate

Fängt spezifische Ausnahmen auf, die zu erwarten sind und angemessen behandelt werden können. Jeder Ausnahmetyp hat seine eigene Fehlermeldung und Handhabungsstrategie.

Die letzte Ausnahme außer Ausnahme fängt unerwartete Fehler auf und protokolliert sie mit vollem Traceback (exc_info=True) und räumen sie wieder, um vermeiden, ernsthafte Probleme nonetheless zu ignorieren.

Wenn Sie aus irgendeinem Grund einen All-Hap-Handler benötigen, verwenden Sie besides Exception as e: eher als bloß besides:und protokollieren Sie immer die vollständigen Ausnahmendetails mit exc_info=True.

Einpacken

Ich hoffe, Sie können zumindest einige dieser Praktiken in Ihrem Code verwenden. Beginnen Sie mit der Implementierung in Ihren Projekten.

Sie werden feststellen, dass Ihr Code wartbarer, nachweisbarer und leichter zu argumentierbarer wird.

Wenn Sie das nächste Mal versucht sind, eine Abkürzung zu nehmen, denken Sie daran: Code wird viel mehrmals gelesen als geschrieben. Joyful Clear Coding?

Bala Priya c ist ein Entwickler und technischer Schriftsteller aus Indien. Sie arbeitet gern an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Ihre Interessensgebiete und Fachgebiete umfassen DevOps, Information Science und natürliche Sprachverarbeitung. Sie liest gerne, schreibt, codieren und Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen mit der Entwicklergemeinschaft zu lernen und zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsstücke und vieles mehr autorisiert. Bala erstellt auch ansprechende Ressourcenübersichten und Codierungs -Tutorials.

Einführung

ISRO hat vor kurzem eine Reihe von Bildungsprogrammen gestartet, die sich der Vermittlung grundlegender und fundierter Kenntnisse über Datenanalyselösungen widmen. Unter den angebotenen Kursen ist der LiDAR-Kurs recht umfangreich, wo vorhandene Informationen über LiDAR-Technologie und seine Verwendung in der Fernerkundung wird vermittelt. Dies ist eine grundlegende Methode zur Erstellung genauer Karten und 3D-Modelle. Ähnlich wie bei jedem anderen Datenanalysekurs, der von ISRO angeboten wird, verbindet der Kurs theoretisches Wissen mit praktischer Ausbildung, damit bei den Teilnehmern keine Verwirrung entsteht.

Was ist der Knowledge Analytics-Kurs von ISRO?

ISRO-Datenanalysekurse bilden Studenten in Datenanalyse aus und vermitteln alle erforderlichen Particulars und Fähigkeiten. Sie richten sich an Studenten, Berufstätige und Interessierte, die Datenanalyse und ihre Anwendungen verstehen möchten.

Kursbeschreibung

ISRO bietet einen fortgeschrittenen LiDAR-Kurs an, der die Studierenden mit der Funktionsweise und Nutzung von LiDAR-Systemen vertraut macht. Bei dieser luftgestützten Vermessungsmethode sendet das System einen Laserstrahl aus und misst die reflektierten Impulse, um die Entfernung zum Gelände zu bestimmen. Diese Technologie ist für die Erstellung hochwertiger Kartenanwendungen und 3D-Modelle unverzichtbar. Der Lehrplan ist in Module unterteilt, die sich jeweils auf unterschiedliche Bereiche der Datenanalyse konzentrieren, wie zum Beispiel:

• Einführung in die LiDAR-Fernerkundung
• Erfassung und Verarbeitung von Lidar-Daten aus der Luft
• Lidar für unbemannte Luftfahrzeuge
• Weltraumgestützte Lidar-Systeme
• Terrestrisches Laserscanning
• Fallbeispiele
• Demonstration zur Visualisierung Datenverarbeitung

Die Dozenten halten die Kurse in Type von On-line-Vorlesungen, praktischen Projekten und Prüfungen ab, um sicherzustellen, dass die Studierenden ein praktisches Verständnis der Konzepte erlangen.

Fähigkeiten, die Sie erlernen werden

Die Teilnehmer des LiDAR-Kurses erwerben eine Reihe wertvoller Fähigkeiten, darunter:

• Die Grundlagen der LiDAR-Technologie verstehen
• Bedienung und Handhabung von LiDAR-Geräten
• Verarbeitung und Analyse von LiDAR-Daten
• Erstellen hochauflösender Karten und 3D-Modelle
• Anwendung der LiDAR-Technologie in verschiedenen Bereichen, wie Umweltstudien, Stadtplanung und Katastrophenmanagement
• Integration von LiDAR-Daten mit GIS

Diese Fähigkeiten sind für Berufstätige, die präzise georäumliche Daten und Karten benötigen, von entscheidender Bedeutung.

Preis des Datenanalysekurses von ISRO

Die Datenanalysekurse von ISRO sind einzigartig. Genauer gesagt sind sie kostenlos, was es vielen Studenten erleichtert, an dem Kurs teilzunehmen. Es ist ein Konzept, das darauf abzielt, Bildung für die breite Masse zugänglich zu machen und sicherzustellen, dass alle Menschen unterschiedlicher Herkunft eine qualitativ hochwertige Ausbildung erhalten.

Zertifikatsverleihung

Am Ende des Kurses verleiht die ISRO erfolgreichen Studierenden ein „Programs Benefit Certificates“, wenn sie 70 % der Kurse besucht und in der On-line-Prüfung 40 % oder mehr erreicht haben.

Ebenso wird jedem, der 70 Prozent der Stunden einer Sitzung im Kurs verbracht hat, ein Zertifikat über die „Kursteilnahme“ ausgestellt. Die Kursteilnahmebescheinigung wird ebenfalls hochgeladen und ist im ISRO LMS zugänglich.

Vorteile des Knowledge Analytics-Kurses von ISRO

1. Kosteneffizient: Die kostenlosen Kurse bieten Einzelpersonen eine hervorragende Gelegenheit, ohne finanzielle Belastung wertvolle Fähigkeiten zu erwerben.
2. Experience von ISRO: Die Teilnehmer können von ISRO-Wissenschaftlern und -Experten lernen, die sich mit Datenanalyse auskennen.
3. Zertifizierung: Am Ende erhalten die Teilnehmer ein Zertifikat von ISRO, das eine hervorragende Ergänzung ihres Lebenslaufs ist und bei der Arbeitssuche sehr hilfreich ist.
4. Praktisches Lernen: Die Kurse beinhalten Aufgaben, die auf praktischen Projekten und echten Fallstudien basieren und den Teilnehmern die Möglichkeit geben, ihr Gelerntes in die Praxis umzusetzen.
5. Flexibilität: Das On-line-Format ermöglicht es, in seinem eigenen Tempo und zu seiner eigenen Zeit zu lernen, was für jeden mit einem Arbeitsplan oder für Studenten von entscheidender Bedeutung ist.

Wie bewerbe ich mich für den Kurs?

Um sich für den LiDAR-Kurs der ISRO anzumelden, folgen Sie diesen Schritten:

1. Besuchen Sie die offizielle Web site: Gehen Sie zur ISRO-Seite „Akademische Kurse“ Hier.
2. Anmeldung: Finden Sie den LiDAR-Kurs und klicken Sie auf die Registrierung Verknüpfung.
3. Particulars ausfüllen: Füllen Sie das Registrierungsformular mit Ihrem Namen, Ihrer E-Mail-Adresse, Ihrem Bildungshintergrund und Ihrer Berufserfahrung aus.
4. Bewerbung einreichen: Senden Sie das Antragsformular ab. Sie erhalten eine Bestätigungs-E-Mail mit weiteren Anweisungen.
5. Beginne zu lernen: Nach der Registrierung erhält der Kandidat eine Bestätigung, die es ihm ermöglicht, zum Bereich mit den Studienmaterialien zu gelangen und mit dem Lernprozess zu beginnen.

Lesen Sie auch: 5 kostenlose Knowledge Analytics-Kurse zum Begin Ihrer Karriere

Abschluss

Die Datenanalysekurse der ISRO, insbesondere das LiDAR-Programm, stellen eine faszinierende und wertvolle Möglichkeit für Personen dar, ihre Ausbildung und Erfahrung in diesem wichtigen Bereich zu ergänzen. Diese Kurse sind öffentlich zugänglich und kostenlos, sodass interessierte Teilnehmer eine professionelle Ausbildung ohne Kosten erhalten können. Nach Abschluss dieser Kurse erwerben die Teilnehmer Fähigkeiten in der Datenanalyse und erhalten eine Zertifizierung der ISRO, was ihre Karriere fördert. Werden Sie jetzt Mitglied der ISRO und starten Sie Ihren Lernprozess.

Es erwarten Sie neue Möglichkeiten im riesigen Szenario der Datenanalyse!

Bild vom Autor

Immer mehr Menschen fragen, wie man Datenanalyst wird. Wenn Sie eine neue Karriere beginnen möchten, kann es sehr entmutigend sein, welchen Weg Sie einschlagen sollen – oder noch schlimmer: den richtigen Kurs zu wählen. Es kann zeitaufwändig sein, täglich stundenlang nach den besten Kursen zu suchen oder einstündige YouTube-Rezensionsvideos anzuschauen.

Dieser Artikel hilft Ihnen bei der Auswahl des richtigen Kurses, ohne dass Sie sich selbst umsehen müssen.

Datenanalysten-Zertifizierung

Verknüpfung: Datenanalysten-Zertifizierung

Lassen Sie uns zunächst erwähnen, dass dieser Kurs von Forbes als Datenanalyse-Zertifizierung Nr. 1 bewertet wurde!

Vielleicht haben Sie in Ihrem aktuellen Job mit Daten gearbeitet und fragen sich, wie Sie die nächste Stufe erreichen und dabei richtig Geld verdienen können. Oder Sie kennen sich mit Daten und Technik überhaupt nicht aus und möchten komplett umsteigen. So habe ich es gemacht!

Wenn einer dieser Punkte zutrifft und Sie ernsthaft daran interessiert sind, Datenanalyst zu werden, können Sie mit dieser von DataCamp angebotenen Zertifizierung in 30 Tagen die Zertifizierung erwerben.

Wie läuft der Ablauf ab?

Die DataCamps Knowledge Analyst-Zertifizierungen sind für Anfänger und Fortgeschrittene geeignet. Machen Sie sich additionally keine Sorgen, wenn Sie das Gefühl haben, noch nicht bereit zu sein. Es werden mehrere Stufen angeboten, um sicherzustellen, dass jeder erfolgreich sein und seine Karriereziele erreichen kann.

Für alle, die neu in der Datenwelt sind, empfehle ich, mit der Knowledge Analyst Affiliate-Zertifizierung zu beginnen. Sie ist Ihr Tor in die Welt der Daten und vermittelt Ihnen das grundlegende Wissen, das Sie für eine erfolgreiche Tätigkeit als Datenanalyst benötigen. Weitere Informationen finden Sie hier. Hier.

Wenn Sie bereits in der Welt der Daten angekommen sind und bereit sind, Datenanalyst zu werden, dann machen Sie mit der Datenanalysten-Zertifizierung. Sie haben 30 Tage Zeit, um sie abzuschließen – dies beinhaltet die zeitgesteuerten Prüfungen und die praktischen Prüfungen. Sie haben genau zwei zeitgesteuerte Prüfungen, aber keine Sorge, der Kurs führt Sie durch alles, was Sie wissen müssen, um sicherzustellen, dass Sie bereit sind.

Die Knowledge Analyst-Zertifizierung kann in R oder Python abgelegt werden und testet fortgeschrittenere Techniken, wodurch Sie die Fähigkeiten erwerben, die Sie für Einstiegspositionen als Knowledge Analyst benötigen. Sie zeigen Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten, wie Sie geschäftskritische Fragen angehen und Stakeholdern Informationen bereitstellen.

Um diese Zertifizierung zu erhalten, sollten Sie in der Lage sein:

• Führen Sie Standardaufgaben zur Datenextraktion, -verknüpfung und -aggregation durch.
• Bewerten Sie die Datenqualität und führen Sie Validierungsaufgaben durch.
• Führen Sie Standardbereinigungsaufgaben durch, um die Daten für die Analyse vorzubereiten.
• Berechnen Sie Metriken, um Datenmerkmale und Beziehungen zwischen Options effektiv zu melden.

Ihre zeitgesteuerte Prüfung umfasst Datenmanagement, explorative Analyse und statistisches Experimentieren. Die praktische Prüfung umfasst Datenmanagement, explorative Analyse und Kommunikation.

Ihre 30 Tage sind um und jetzt suchen Sie auf dem Arbeitsmarkt nach einem Job. Dieser Teil ist der entmutigendste von allen. Aber hier würde ich mir keinen Stress machen. DataCamp bietet vollen Zugriff auf seine exklusive Zertifizierungs-Group, wo Sie mit anderen zertifizierten Fachleuten in Kontakt treten und Inhalte erkunden können, die unser Group-Crew speziell für Sie zusammengestellt hat.

Von Gruppenforen über exklusive Inhalte bis hin zu Veranstaltungen mit Branchenexperten erhalten Sie die Unterstützung, die Sie brauchen, um Ihren Traumjob zu ergattern.

Einpacken

Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen stundenlanges Recherchieren oder Ansehen von Testvideos erspart hat, um herauszufinden, welchen Datenanalystenkurs Sie wählen sollten. Das Crew von KDnuggets möchte, dass alle gewinnen, und wir hoffen, dass wir Ihnen auf Ihrem Weg geholfen haben!

Nisha Arya ist Datenwissenschaftlerin, freiberufliche technische Redakteurin und Redakteurin und Group-Managerin für KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Karriereberatung oder Tutorials für die Datenwissenschaft sowie theoriebasiertes Wissen rund um die Datenwissenschaft bereitzustellen. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und möchte die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Als eifrige Lernerin möchte Nisha ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig anderen helfen, Anleitung zu geben.

Bild vom Autor

Mit jedem Tag entdecken immer mehr Menschen neue Möglichkeiten, KI in ihrem Alltag zu nutzen. Manche sind auf dem neuesten Stand und konnten dadurch produktiver werden. Andere versuchen immer noch, sich mit der Materie vertraut zu machen und herauszufinden, wo und wie sie sie einsetzen können.

Dieser neue Kurs von Google richtet sich an alle, die Anleitungen zur optimalen Nutzung von KI benötigen.

Google: Grundlagen der KI

Verknüpfung: Google AI Necessities-Kurs

Da keine Vorkenntnisse in der Welt der KI erforderlich sind, richtet sich dieser Kurs an Anfänger, die einen schnellen, flexiblen Kurs suchen, um in die Welt der KI einzusteigen und zu lernen, wie sie diese in ihren Arbeitsablauf integrieren können.

Für diesen Kurs benötigen Sie 9 Stunden. Ob Sie ihn an einem Wochenende oder in 2 Wochen absolvieren – das bleibt ganz Ihnen überlassen!

Dieser Kurs besteht aus 5 Modulen:

• Einführung in die KI
• Maximieren Sie die Produktivität mit KI-Instruments
• Entdecken Sie die Kunst des Immediate Engineering
• Verwenden Sie KI verantwortungsvoll
• Bleiben Sie der KI-Entwicklung immer einen Schritt voraus

In diesen 5 Modulen lernen Sie:

• Nutzen Sie generative KI-Instruments, um Ideen und Inhalte zu entwickeln, fundiertere Entscheidungen zu treffen und tägliche Arbeitsaufgaben zu beschleunigen.
• Formulieren Sie klare und spezifische Eingabeaufforderungen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Sie wenden Eingabeaufforderungstechniken an, um Zusammenfassungen zu erstellen, Schlagzeilen zu erstellen und vieles mehr.
• Nutzen Sie KI verantwortungsvoll, indem Sie potenzielle Voreingenommenheiten der KI identifizieren und Schäden vermeiden
• Entwickeln Sie Strategien, um in der sich entwickelnden Landschaft der KI auf dem neuesten Stand zu bleiben

Aber damit ist Ihr Lernen noch nicht zu Ende. Hier sind einige weitere Kurse, die wir Ihnen empfehlen, wenn Sie KI in Ihren Arbeitsalltag integrieren möchten:

Verpacken

Um etwas über die Welt der KI zu lernen, müssen Sie nicht noch einmal an die Universität gehen oder Programmieren lernen. Mit diesen Kurzkursen können Sie lernen, wie Sie KI nutzen können, unabhängig von Ihrer Erfahrung oder Branche.

Nisha Arya ist Datenwissenschaftlerin, freiberufliche technische Redakteurin und Redakteurin und Group-Managerin für KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Karriereberatung oder Tutorials für die Datenwissenschaft sowie theoriebasiertes Wissen rund um die Datenwissenschaft bereitzustellen. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und möchte die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Als eifrige Lernerin möchte Nisha ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig anderen helfen, Anleitung zu geben.