In "Python Debugging: A Systematic Approach" entwickeln Sie grundlegende Programmierkenntnisse für die Datenwissenschaft, wobei der Schwerpunkt auf dem Schreiben, Testen und Debuggen von Code liegt. Sie lernen grundlegende Python-Konzepte, wie Schleifen, Kontrollstrukturen, Variablen und grundlegende Debugging-Techniken. Sie werden auch lernen, wie ein strukturiertes Debugging-Verfahren Ihnen helfen kann, effektiver und effizienter zu debuggen.

Python Fehlersuche: Eine systematische Herangehensweise

Python Fehlersuche: Eine systematische Herangehensweise
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenorientierte Python-Programmierung und Fehlersuche“



Dozenten: Elle O'Brien
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Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie Jupyter Notebook, um grundlegende Workflows und Konstrukte in Python zu implementieren.
Wenden Sie das OILER-Framework zum Debugging vieler häufiger Fehler in Python an.
Nutzen Sie die offizielle Python-Dokumentation, um das Verständnis für verschiedene Programmierformate zu verbessern.
Python-Fehlermeldungen interpretieren, um Probleme bei der Laufzeitausführung zu beheben.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wiederverwendbarkeit von Code
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Funktionales Design
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Fehlersuche
- Kategorie: Datenorientierte Programmierung
- Kategorie: LLM-Bewerbung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details

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2 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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