Programmers ­‑ ‑‑, ‑,,,, ­­­­­ ­­­­­­‑‑‑‑‑‑‑ ­­­­­­­‑‑‑‑‑‑‑2020 ббк

Часть 1: Основы Python
Мы рекомендуем читать все главы по порядку:
ØØ
В главе 1 «Компьютеры и Python» представлены концепции, которые закладывают фундамент для программирования на языке Python в главах 2–10 и практических примеров больших данных, искусственного интеллекта и облачных сервисов в главах 11–16. В главе также приведены результаты пробных запусков интерпретатора IPython и документов Jupyter Notebook.
ØØ
В главе 2 «Введение в программирование Python» изложены основы программирования Python с примерами кода, демонстрирующими ключевые возможности языка.
ØØ
В главе 3 «Управляющие команды» представлены управляющие команды Python и простейшие возможности обработки списков.
ØØ
В главе 4 «Функции» представлены пользовательские функции, методы моделирования с генерированием случайных чисел и основы работы с кортежами.
ØØ
В главе 5 «Последовательности: списки и кортежи» встроенные списки и кортежи Python описаны более подробно. Также в ней начинается изложение азов программирования в функциональном стиле.
Часть 2: Структуры данных Python, строки и файлы
Ниже приведена сводка зависимостей между главами для глав 6–9; предполагается, что вы уже прочитали главы 1–5.
ØØ
Глава 6 «Словари и множества» — раздел «6.4. Введение в data science» этой главы не зависит от материала главы.
Спрос на квалификацию в области data science 33
ØØ
Глава 7 «NumPy и программирование, ориентированное на массивы» — для раздела «7.14. Введение в data science» необходимо знание словарей (глава 6) и массивов (глава 7).
ØØ
Глава 8 «Подробнее о строках» — для раздела «8.13. Введение в data science» необходимо знание необработанных строк и регулярных выражений (разделы 8.11–8.12), а также коллекций pandas Series и DataFrame из раздела 7.14.
ØØ
Глава 9 «Файлы и исключения» — для изучения сериализации JSON полезно знать основы работы со словарями (раздел 6.2). Кроме того, раздел «9.12. Введение в data science» требует знания встроенной функции open и команды with (раздел 9.3), а также коллекций pandas Series и DataFrame из раздела 7.14.