Artwork

Вміст надано Half Stack Data Science. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Half Stack Data Science або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

S03E02 - The joy of teaching Python - with Reuven Lerner

40:47
 
Поширити
 

Manage episode 373812022 series 2423821
Вміст надано Half Stack Data Science. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Half Stack Data Science або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

In this episode of Half Stack Data Science we continue our season 3, all about data science education, with a conversation with Reuven Lerner.

Reuven is a full-time Python trainer with a bachelor's degree in computer science and engineering from MIT, and a PhD in learning sciences from Northwestern University.

In 2020, Reuven published "Python Workout" a collection of Python exercises with extensive explanations, published by Manning. He's currently working on "Pandas workout" a similar collection of exercises using the "pandas" library for data analytics.

Reuven's free, weekly "Better developers" newsletter, about Python and software engineering, is read by more than 30,000 developers around the globe.

Reuven's most recent venture is Bamboo Weekly: Every Wednesday, he presents a problem based on current events, using a public data set. And every Thursday, he shared detailed solutions to those problems using Pandas.

We spoke to Reuven about his love of teaching Python to beginners, what he thinks of notebooks and ChatGPT as educational tools, and how he got banned for life from advertising on Facebook.

  continue reading

29 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 373812022 series 2423821
Вміст надано Half Stack Data Science. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Half Stack Data Science або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

In this episode of Half Stack Data Science we continue our season 3, all about data science education, with a conversation with Reuven Lerner.

Reuven is a full-time Python trainer with a bachelor's degree in computer science and engineering from MIT, and a PhD in learning sciences from Northwestern University.

In 2020, Reuven published "Python Workout" a collection of Python exercises with extensive explanations, published by Manning. He's currently working on "Pandas workout" a similar collection of exercises using the "pandas" library for data analytics.

Reuven's free, weekly "Better developers" newsletter, about Python and software engineering, is read by more than 30,000 developers around the globe.

Reuven's most recent venture is Bamboo Weekly: Every Wednesday, he presents a problem based on current events, using a public data set. And every Thursday, he shared detailed solutions to those problems using Pandas.

We spoke to Reuven about his love of teaching Python to beginners, what he thinks of notebooks and ChatGPT as educational tools, and how he got banned for life from advertising on Facebook.

  continue reading

29 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити