


O'Reilly Media Программная инженерия для Data Scientists: от ноутбуков к масштабируемым системам. Примеры на Python и лучшие практики

Наука о данных осуществляется через код. Умение писать воспроизводимый, надежный и масштабируемый код является ключом к успеху проектов в области науки о данных и абсолютно необходимо тем, кто работает с производственным кодом.
Эта практическая книга помогает преодолеть разрыв между наукой о данных и программной инженерией, четко объясняя, как применять лучшие практики программной инженерии к науке о данных. Примеры приведены на Python, основаны на популярных пакетах, таких как NumPy и pandas.
Если вы хотите создавать более качественный код в области науки о данных, этот гид охватывает ключевые темы, часто отсутствующие в вводных курсах по науке о данных или программированию:
- Понимать структуры данных и объектно-ориентированное программирование
- Четко и профессионально документировать свой код
- Упаковывать и делиться своим кодом
- Интегрировать код науки о данных в более крупные кодовые базы
- Научиться писать API
- Создавать безопасный код
- Применять лучшие практики к общим задачам, таким как тестирование, обработка ошибок и ведение логов
- Эффективнее работать с инженерами-программистами
- Писать более эффективный, поддерживаемый и надежный код на Python
- Запускать ваши проекты науки о данных в производство
И многое другое.
https://usmall.ru/image/000/00/00/6efddb60455b59d0f26efbcd4236f06b.jpeg
O'Reilly Media
Программная инженерия для Data Scientists: от ноутбуков к масштабируемым системам. Примеры на Python и лучшие практики
7 240 ₽




















































































































































































































































































































































































































