Hướng dẫn dùng datacamp python python

• • Hành động

    Nội dung chính

    • Nếu bạn thông qua các khóa học của Datacamp trên Python, R hoặc SQL, bạn sẽ đi trước đường cong, điều này có thể giúp bạn có được một công việc hoặc được khuyến mãi tại nơi làm việc. Mặc dù bạn có thể không nhất thiết không bao gồm datacamp trong sơ yếu lý lịch của mình, chứng chỉ của nó có giá trị 100%.
    • Hướng dẫn
    • Hướng dẫn
    • 5. Python như một máy tính
    • Hướng dẫn
    • Nếu bạn thông qua các khóa học của Datacamp trên Python, R hoặc SQL, bạn sẽ đi trước đường cong, điều này có thể giúp bạn có được một công việc hoặc được khuyến mãi tại nơi làm việc. Mặc dù bạn có thể không nhất thiết không bao gồm datacamp trong sơ yếu lý lịch của mình, chứng chỉ của nó có giá trị 100%.
    • Hướng dẫn
    • DataCamp là tốt cho người mới bắt đầu hoàn chỉnh. Bởi vì DataCamp có các bản nhạc nghề nghiệp từng bước cho từng vai trò như nhà khoa học dữ liệu với Python, nhà khoa học dữ liệu với R, nhà phân tích dữ liệu với Python, v.v. Thống kê, v.v.
    • Hướng dẫn
    • 9. Các loại biến khác
    • Hướng dẫn
    • 10. đoán loại
    • Câu trả lời có thể
    • 11. Hoạt động với các loại khác
    • Hướng dẫn
    • 12. Chuyển đổi loại
    • Hướng dẫn
    • 13. Python có thể xử lý mọi thứ không?
    • Câu trả lời có thể
    • Datacamp có giới thiệu về Python miễn phí không?
    • Là học Python từ Datacamp đáng giá?
    • Mất bao lâu để hoàn thành DataCamp Python?
    • Datacamp có tốt cho người mới bắt đầu không?

    Tự động hóa bất kỳ quy trình làm việc

  • Gói

    Máy chủ và quản lý các gói

  • Bảo vệ

    Tìm và sửa chữa lỗ hổng

  • Không gian mã hóa

    Môi trường dev tức thì

  • Phi công phụ

    Viết mã tốt hơn bằng AI

  • Đánh giá mã

    Quản lý thay đổi mã

  • Vấn đề

    Lập kế hoạch và theo dõi công việc

  • Thảo luận

    Hợp tác bên ngoài mã

  • Khám phá
  • Tất cả các tính năng
  • Tài liệu
  • Kỹ năng GitHub
  • Blog
• • Theo kế hoạch
  • Doanh nghiệp
  • Đội
  • So sánh tất cả
  • Bằng giải pháp
  • CI/CD & tự động hóa
  • DevOps
  • DevSecops
  • Nghiên cứu trường hợp
  • Câu chuyện của khách hàng
  • Tài nguyên

• • Nhà tài trợ GitHub

    Quỹ phát triển nguồn mở

  • Dự án Readme

    Bài viết cộng đồng GitHub

  • Kho lưu trữ
  • Chủ đề
  • Xu hướng
  • Bộ sưu tập
• Giá cả

• • Datacamp có giới thiệu về Python miễn phí không?

    Sử dụng Datacamp Dạy, bạn có thể dễ dàng tạo và lưu trữ hướng dẫn tương tác của riêng bạn miễn phí.

  • Là học Python từ Datacamp đáng giá?

    Nếu bạn thông qua các khóa học của Datacamp trên Python, R hoặc SQL, bạn sẽ đi trước đường cong, điều này có thể giúp bạn có được một công việc hoặc được khuyến mãi tại nơi làm việc. Mặc dù bạn có thể không nhất thiết không bao gồm datacamp trong sơ yếu lý lịch của mình, chứng chỉ của nó có giá trị 100%.

  • Mất bao lâu để hoàn thành DataCamp Python?

    DataCamp cung cấp ước tính thời gian hàng giờ cho tất cả các bài hát và bài hát kỹ năng nghề nghiệp của họ. Nhà phân tích dữ liệu [với R hoặc Python] theo dõi sự nghiệp mất khoảng 60 giờ để hoàn thành. Nhà khoa học dữ liệu [với R hoặc Python] theo dõi sự nghiệp mất khoảng 90-100 giờ để hoàn thành.

  • Datacamp có tốt cho người mới bắt đầu không?

    DataCamp là tốt cho người mới bắt đầu hoàn chỉnh. Bởi vì DataCamp có các bản nhạc nghề nghiệp từng bước cho từng vai trò như nhà khoa học dữ liệu với Python, nhà khoa học dữ liệu với R, nhà phân tích dữ liệu với Python, v.v. Thống kê, v.v.

  • Hành động

    Tự động hóa bất kỳ quy trình làm việc

  • Gói

    Máy chủ và quản lý các gói

  • Bảo vệ

    Tìm và sửa chữa lỗ hổng

  • Không gian mã hóa

    Môi trường dev tức thì

  • Phi công phụ
  • Viết mã tốt hơn bằng AI
  • Đánh giá mã
  • Quản lý thay đổi mã
  • Vấn đề
• • Lập kế hoạch và theo dõi công việc
  • Thảo luận
  • Hợp tác bên ngoài mã
  • Khám phá
  • Tất cả các tính năng
  • Tài liệu
  • Kỹ năng GitHub
  • Blog
  • Theo kế hoạch
  • Doanh nghiệp
  • Đội

• • So sánh tất cả

    Bằng giải pháp

  • CI/CD & tự động hóa

    DevOps

  • DevSecops
  • Nghiên cứu trường hợp
  • Câu chuyện của khách hàng
  • Tài nguyên
• Nhà tài trợ GitHub

Nếu bạn thông qua các khóa học của Datacamp trên Python, R hoặc SQL, bạn sẽ đi trước đường cong, điều này có thể giúp bạn có được một công việc hoặc được khuyến mãi tại nơi làm việc. Mặc dù bạn có thể không nhất thiết không bao gồm datacamp trong sơ yếu lý lịch của mình, chứng chỉ của nó có giá trị 100%.

//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=2

In the Python script on the right, you can type Python code to solve the exercises. If you hit Submit Answer, your python script [script.py] is executed and the output is shown in the IPython Shell. DataCamp checks whether your submission is correct and gives you feedback.

You can hit Submit Answer as often as you want. If you're stuck, you can click Get Hint, and ultimately Get Solution.

You can also use the IPython Shell interactively by simply typing commands and hitting Enter. When you work in the shell directly, your code will not be checked for correctness so it is a great way to experiment.

Hướng dẫn

Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]


0.625
17
//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=4
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

Hướng dẫn
Above the print[7 + 10], add the comment # Addition works too.

In [2]:
# Just testing division
print[5 / 8]

# Addition works too
print[7 + 10]


0.625
17
5. Python như một máy tính
//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=5
Python is perfectly suited to do basic calculations. Apart from addition, subtraction, multiplication and division, there is also support for more advanced operations such as:
Exponentiation: **. This operator raises the number to its left to the power of the number to its right: for example 4**2 will give 16.
Modulo: %. It returns the remainder of the division of the number to the left by the number on its right, for example 18 % 7 equals 4.

The code in the script on the right gives some examples.

Hướng dẫn
Suppose you have $100, which you can invest with a 10% return each year. After one year, it's 100×1.1=110 dollars, and after two years it's 100×1.1×1.1=121. Add code on the right to calculate how much money you end up with after 7 years.
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
0
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
1
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
2
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
3
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
4
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
5
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
6
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
7
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
8
Experiment in the IPython Shell; type 5 / 8, for example.
Add another line of code to the Python script: print[7 + 10].
Hit Submit Answer to execute the Python script and receive feedback.
9

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
0

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
1

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
2

In [1]:

  


# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
3

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
4

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
5

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
6

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
7

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
8

In [1]:
# Example, do not modify!
print[5 / 8]

# Put code below here
print[7 + 10]
9


0.625
17
0


0.625
17
1


0.625
17
2


0.625
17
3
Nếu bạn thông qua các khóa học của Datacamp trên Python, R hoặc SQL, bạn sẽ đi trước đường cong, điều này có thể giúp bạn có được một công việc hoặc được khuyến mãi tại nơi làm việc. Mặc dù bạn có
thể không nhất thiết không bao gồm datacamp trong sơ yếu lý lịch của mình, chứng chỉ của nó có giá trị 100%.
//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=7


0.625
17
4
Hướng dẫn


0.625
17
5


0.625
17
6


0.625
17
7
DataCamp là tốt cho người mới bắt đầu hoàn chỉnh. Bởi vì DataCamp có các bản nhạc nghề nghiệp từng bước cho từng vai trò như nhà khoa học dữ liệu với Python, nhà khoa học dữ liệu với R, nhà phân tích dữ liệu với Python, v.v. Thống kê, v.v.
//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=8


0.625
17
8
Hướng dẫn


0.625
17
9
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

0
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

1
9. Các loại biến khác
//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=9
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

2
Hướng dẫn
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

3
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

4
10. đoán loại
//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=10
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

5
Câu trả lời có thể
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

6
11. Hoạt động với các loại khác
//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=11
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

7
Hướng dẫn
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

8
Something that Filip didn't mention in his videos is that you can add comments to your Python scripts. Comments are important to make sure that you and others can understand what your code is about.

To add comments to your Python script, you can use the # tag. These comments are not run as Python code, so they will not influence your result. As an example, take the comment on the right, # Just testing division: it is completely ignored during execution.

9
Above the print[7 + 10], add the comment # Addition works too.
0
12. Chuyển đổi loại
//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=12
Above the print[7 + 10], add the comment # Addition works too.
1
Hướng dẫn
Above the print[7 + 10], add the comment # Addition works too.
2
Above the print[7 + 10], add the comment # Addition works too.
3
Above the print[7 + 10], add the comment # Addition works too.
4
13. Python có thể xử lý mọi thứ không?
//campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-1-python-basics?ex=13
Above the print[7 + 10], add the comment # Addition works too.
5
Câu trả lời có thể
Above the print[7 + 10], add the comment # Addition works too.
6 
Datacamp có giới thiệu về Python miễn phí không?
Sử dụng Datacamp Dạy, bạn có thể dễ dàng tạo và lưu trữ hướng dẫn tương tác của riêng bạn miễn phí.you can easily create
and host your own interactive tutorial for free.
Là học Python từ Datacamp đáng giá?
Nếu bạn thông qua các khóa học của Datacamp trên Python, R hoặc SQL, bạn sẽ đi trước đường cong, điều này có thể giúp bạn có được một công việc hoặc được khuyến mãi tại nơi làm việc.Mặc dù bạn có thể không nhất thiết không bao gồm datacamp trong sơ yếu lý lịch của mình, chứng chỉ của nó có giá trị 100%.its certificates are 100% worth it.
Mất bao lâu để hoàn thành DataCamp Python?
DataCamp cung cấp ước tính thời gian hàng giờ cho tất cả các bài hát và bài hát kỹ năng nghề nghiệp của họ.Nhà phân tích dữ liệu [với R hoặc Python] theo dõi sự nghiệp mất khoảng 60 giờ để hoàn thành.Nhà khoa học dữ liệu [với R hoặc Python] theo dõi sự nghiệp mất khoảng 90-100 giờ để hoàn thành.90-100 hours to complete.
Datacamp
có tốt cho người mới bắt đầu không?
DataCamp là tốt cho người mới bắt đầu hoàn chỉnh.Bởi vì DataCamp có các bản nhạc nghề nghiệp từng bước cho từng vai trò như nhà khoa học dữ liệu với Python, nhà khoa học dữ liệu với R, nhà phân tích dữ liệu với Python, v.v.Thống kê, v.v.. Because DataCamp has step-by-step 14 career tracks for each role such as Data Scientist with Python, Data Scientist with R, Data Analyst with Python, etc. DataCamp also has 52 Skill tracks designed to gain
some specific skills such as Data Visualization, Statistics, etc.