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La ciencia de datos es un campo bastante amplio, tanto así que debe destacar la eficiencia del código, pues este es crucial. El curso « Writing Efficient Python Code» está diseñado para enseñar a los científicos de datos cómo escribir programas que sean rápidos y eficientes en el uso de recursos. Este curso, impartido por Logan Tomás, formador técnico de software científico en Enthink, proporciona a los estudiantes las herramientas necesarias para optimizar su código y mejorar significativamente su desempeño profesional.
Capítulo 1: Bases para la eficiencia
El primer capítulo, «Bases para la eficiencia», introduce a los estudiantes en el mundo de la programación eficiente. Aquí, se explora la importancia de escribir código optimizado, destacando cómo una buena estructura puede ahorrar tiempo y recursos. Los estudiantes aprenden sobre las estructuras de datos y funciones integradas de Python, y cómo utilizarlas para crear programas más limpios y rápidos. Además, se introduce la biblioteca estándar de Python y las matrices de NumPy, herramientas esenciales para cualquier científico de datos que quiera escribir código eficiente.
Capítulo 2: Código de sincronización y perfilado
En el segundo capítulo, «Código de sincronización y perfilado», los estudiantes aprenden a medir y comparar los tiempos de ejecución de diferentes enfoques de codificación. Se introducen herramientas como line_profiler y Memory_profiler para analizar el rendimiento del código y detectar cuellos de botella. Identificar estos cuellos de botella es crucial, ya que son las partes del código que más afectan su eficiencia. A través de ejercicios prácticos, los estudiantes reemplazan estos puntos críticos con soluciones más optimizadas, mejorando así el rendimiento general de sus programas.
Capítulo 3: Ganando eficiencias
El tercer capítulo, «Ganando eficiencias», profundiza en consejos y trucos avanzados para escribir código más eficiente. Aquí, se exploran módulos integrados útiles y se discute la teoría de conjuntos, proporcionando a los estudiantes un conocimiento más profundo sobre cómo mejorar la eficiencia del código en situaciones complejas. También se abordan los patrones de bucles en Python, enseñando cómo hacerlos más eficientes. Al aplicar estos conceptos, los programadores pueden escribir código más rápido y con un mejor uso de los recursos, lo que es esencial en proyectos grandes y exigentes.
Capítulo 4: Optimizaciones básicas de pandas
El cuarto capítulo, «Optimizaciones básicas de pandas«, se centra en el uso eficiente de los DataFrames de pandas, una de las bibliotecas más utilizadas en la ciencia de datos. Los estudiantes aprenden diversas técnicas para iterar sobre DataFrames y aplicar funciones de manera eficiente. Esto es particularmente útil cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, ya que permite reducir el tiempo de procesamiento y mejorar el rendimiento de los análisis. Dominar estas técnicas es clave para cualquier científico de datos que busque manejar datos de manera más efectiva y eficiente.
Además, la eficiencia del código es una habilidad altamente valorada en el mercado laboral. Los empleadores buscan profesionales capaces de entregar resultados rápidos y precisos, y la capacidad de optimizar el código es un factor clave en el rendimiento de las aplicaciones y servicios. Los científicos de datos que dominan estas técnicas están mejor posicionados para la industria y aportar valor a sus equipos y proyectos.
