Contenido del Curso
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío 1: Comprensión de Listas
Las comprensiones de listas en Python proporcionan una forma elegante y concisa de crear listas. Sus ventajas son:
- Legibilidad y concisión:** Las comprensiones de listas te permiten reducir la cantidad de código, haciéndolo más legible y conciso. En lugar de utilizar varias líneas de código con bucles y sentencias condicionales, puedes obtener el mismo resultado en una sola línea.
- Rendimiento:** En muchos casos, las comprensiones de listas son más rápidas que los bucles tradicionales, especialmente cuando se procesan grandes cantidades de datos, lo que es clave en Data Science.
- Capacidades de filtrado incorporadas: Permiten aplicar fácilmente expresiones condicionales para filtrar datos, lo que resulta especialmente útil al preprocesar y limpiar conjuntos de datos.
Así, las comprensiones de listas son una poderosa herramienta en manos de un científico de datos, que le permiten procesar y transformar datos de forma rápida y eficiente.
Tarea
Dada una lista de números, escriba una función Python para elevar al cuadrado todos los números pares de la lista.
La lista [1, 2, 3, 4, 5] debería dar como resultado [4, 16].
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Desafío 1: Comprensión de Listas
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- Rendimiento:** En muchos casos, las comprensiones de listas son más rápidas que los bucles tradicionales, especialmente cuando se procesan grandes cantidades de datos, lo que es clave en Data Science.
- Capacidades de filtrado incorporadas: Permiten aplicar fácilmente expresiones condicionales para filtrar datos, lo que resulta especialmente útil al preprocesar y limpiar conjuntos de datos.
Así, las comprensiones de listas son una poderosa herramienta en manos de un científico de datos, que le permiten procesar y transformar datos de forma rápida y eficiente.
Tarea
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La lista [1, 2, 3, 4, 5] debería dar como resultado [4, 16].
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- Legibilidad y concisión:** Las comprensiones de listas te permiten reducir la cantidad de código, haciéndolo más legible y conciso. En lugar de utilizar varias líneas de código con bucles y sentencias condicionales, puedes obtener el mismo resultado en una sola línea.
- Rendimiento:** En muchos casos, las comprensiones de listas son más rápidas que los bucles tradicionales, especialmente cuando se procesan grandes cantidades de datos, lo que es clave en Data Science.
- Capacidades de filtrado incorporadas: Permiten aplicar fácilmente expresiones condicionales para filtrar datos, lo que resulta especialmente útil al preprocesar y limpiar conjuntos de datos.
Así, las comprensiones de listas son una poderosa herramienta en manos de un científico de datos, que le permiten procesar y transformar datos de forma rápida y eficiente.
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La lista [1, 2, 3, 4, 5] debería dar como resultado [4, 16].
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- Rendimiento:** En muchos casos, las comprensiones de listas son más rápidas que los bucles tradicionales, especialmente cuando se procesan grandes cantidades de datos, lo que es clave en Data Science.
- Capacidades de filtrado incorporadas: Permiten aplicar fácilmente expresiones condicionales para filtrar datos, lo que resulta especialmente útil al preprocesar y limpiar conjuntos de datos.
Así, las comprensiones de listas son una poderosa herramienta en manos de un científico de datos, que le permiten procesar y transformar datos de forma rápida y eficiente.
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