У нас вы можете посмотреть бесплатно 10 Good Coding Practices for Data Science или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Subscribe to RichardOnData here: / @richardondata In this video, I talk about some good coding practices to be a strong programmer in data science. We talk all the time on this channel about the need to know at least one programming language like R or Python, but then once you're working with a language (any language), what are some of the best practices? 1) Define the purpose of the code 2) Minimize things that will (inevitably) need to be changed 3) Work from the top down, not to the right 4) Use descriptive variable and function names 5) Use functions rather than repeating code 6) But don't go overboard with chaining functions 7) Pay attention to datatypes 8) Provide adequate documentation and comments 9) Check for the latest and greatest packages for the task 10) Test as you go #DataScience #BreakingIntoDataScience #ProgrammingForDataScience PayPal: richardondata@gmail.com Patreon: / richardondata BTC: 3LM5d1vibhp1F7pcxAFX8Ys1DM6XLUoNVL ETH: 0x3CfC599C4c1040963B644780a0E62d45999bE9D8 LTC: MH8yPjvSmKvpmRRmufofjRB9hnRAFHfx32