Conteúdo do Curso
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio 1: Compreensão de Lista
Compreensões de lista em Python fornecem uma maneira elegante e concisa de criar listas. Suas vantagens são:
- Legibilidade e concisão: Compreensões de lista permitem reduzir a quantidade de código, tornando-o mais legível e conciso. Em vez de usar múltiplas linhas de código com laços de repetição e declarações condicionais, você pode obter o mesmo resultado em uma linha.
- Desempenho: Em muitos casos, compreensões de lista são mais rápidas do que laços tradicionais, especialmente ao processar grandes quantidades de dados, o que é chave na Ciência de Dados.
- Capacidades de filtragem incorporadas: Estas permitem aplicar facilmente expressões condicionais para filtrar dados, o que é particularmente útil ao pré-processar e limpar conjuntos de dados.
Assim, compreensões de lista são uma ferramenta poderosa nas mãos de um cientista de dados, permitindo processar e transformar dados de maneira rápida e eficiente.
Tarefa
Dada uma lista de números, escreva uma função em Python para elevar ao quadrado todos os números pares da lista.
A lista [1, 2, 3, 4, 5] deve resultar em [4, 16].
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Desafio 1: Compreensão de Lista
Compreensões de lista em Python fornecem uma maneira elegante e concisa de criar listas. Suas vantagens são:
- Legibilidade e concisão: Compreensões de lista permitem reduzir a quantidade de código, tornando-o mais legível e conciso. Em vez de usar múltiplas linhas de código com laços de repetição e declarações condicionais, você pode obter o mesmo resultado em uma linha.
- Desempenho: Em muitos casos, compreensões de lista são mais rápidas do que laços tradicionais, especialmente ao processar grandes quantidades de dados, o que é chave na Ciência de Dados.
- Capacidades de filtragem incorporadas: Estas permitem aplicar facilmente expressões condicionais para filtrar dados, o que é particularmente útil ao pré-processar e limpar conjuntos de dados.
Assim, compreensões de lista são uma ferramenta poderosa nas mãos de um cientista de dados, permitindo processar e transformar dados de maneira rápida e eficiente.
Tarefa
Dada uma lista de números, escreva uma função em Python para elevar ao quadrado todos os números pares da lista.
A lista [1, 2, 3, 4, 5] deve resultar em [4, 16].
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Desafio 1: Compreensão de Lista
Compreensões de lista em Python fornecem uma maneira elegante e concisa de criar listas. Suas vantagens são:
- Legibilidade e concisão: Compreensões de lista permitem reduzir a quantidade de código, tornando-o mais legível e conciso. Em vez de usar múltiplas linhas de código com laços de repetição e declarações condicionais, você pode obter o mesmo resultado em uma linha.
- Desempenho: Em muitos casos, compreensões de lista são mais rápidas do que laços tradicionais, especialmente ao processar grandes quantidades de dados, o que é chave na Ciência de Dados.
- Capacidades de filtragem incorporadas: Estas permitem aplicar facilmente expressões condicionais para filtrar dados, o que é particularmente útil ao pré-processar e limpar conjuntos de dados.
Assim, compreensões de lista são uma ferramenta poderosa nas mãos de um cientista de dados, permitindo processar e transformar dados de maneira rápida e eficiente.
Tarefa
Dada uma lista de números, escreva uma função em Python para elevar ao quadrado todos os números pares da lista.
A lista [1, 2, 3, 4, 5] deve resultar em [4, 16].
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- Legibilidade e concisão: Compreensões de lista permitem reduzir a quantidade de código, tornando-o mais legível e conciso. Em vez de usar múltiplas linhas de código com laços de repetição e declarações condicionais, você pode obter o mesmo resultado em uma linha.
- Desempenho: Em muitos casos, compreensões de lista são mais rápidas do que laços tradicionais, especialmente ao processar grandes quantidades de dados, o que é chave na Ciência de Dados.
- Capacidades de filtragem incorporadas: Estas permitem aplicar facilmente expressões condicionais para filtrar dados, o que é particularmente útil ao pré-processar e limpar conjuntos de dados.
Assim, compreensões de lista são uma ferramenta poderosa nas mãos de um cientista de dados, permitindo processar e transformar dados de maneira rápida e eficiente.
Tarefa
Dada uma lista de números, escreva uma função em Python para elevar ao quadrado todos os números pares da lista.
A lista [1, 2, 3, 4, 5] deve resultar em [4, 16].
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