На этом шаге мы подведем краткие итоги по изученному материалу.
В этих шагах вы научились работать со списковыми включениями, вводом данных из файлов, лямбда-функциями, функциями map() и zip(), квантификатором all(), срезами и выполнять простейшие операции со списками. Вы также научились использовать структуры данных для решения разнообразных повседневных задач.
Легкое преобразование структур данных туда и обратно - навык, существенно влияющий на скорость написания кода. Можете не сомневаться - ваши темпы написания кода резко возрастут, как только вы научитесь эффективнее выполнять различные операции с данными. Небольшие задачи по обработке данных наподобие тех, что встречались в шагах, вносят немалый вклад в распространенную "смерть от тысячи порезов" - это огромный вред для общей производительности программиста. Благодаря приведенным приемам, функциям и возможностям Python вы сможете эффективно защититься от этой "тысячи порезов". Образно говоря, эти новоприобретенные инструменты помогут вам гораздо быстрее оправиться от каждого из "порезов".
В следующих шагах вы еще более усовершенствуете свои навыки работы с data science благодаря знакомству с новым набором инструментов, предоставляемых библиотекой NumPy для численных вычислений на языке Python.
Со следующего шага мы начнем знакомиться с наукой о данных.
