¿Por qué debería usted, como científico de datos, interesarse por los conceptos de ingeniería de software?  Aquí cubriremos conceptos específicos de Ingeniería de Software y cómo estas importantes ideas pueden revolucionar tu flujo de trabajo en Ciencia de Datos.

Python, ciencia de datos e ingeniería de software

Las grandes ideas

Modularidad de Python en la naturaleza

Introducción a los paquetes y la documentación

Instalación de paquetes con pip

Aprovechar la documentación

Convenciones y PEP 8

Uso de pycodestyle

Conforme a PEP 8

PEP 8 en documentación

Ingeniería de software y ciencia de datos

Conviértase en un completo desarrollador de paquetes Python escribiendo su primer paquete.  Aprenderá a estructurar y escribir código Python que pueda ser instalado, utilizado y distribuido al igual que paquetes famosos como NumPy y Pandas.

Escribir su primer paquete

Requisitos mínimos del paquete

Nomenclatura de paquetes

Reconocer paquetes

Añadir funcionalidad a los paquetes

Añadir funcionalidad a su paquete

Utilizar la nueva funcionalidad de su paquete

Transporte de paquetes

Escribir requirements.txt

Requisitos del paquete de instalación

Creación de setup.py

Listado de requisitos en setup.py

Escribir un módulo de Python

La programación orientada a objetos es un elemento básico del desarrollo en Python.  Aprovechando las clases y la herencia, su paquete Python se convertirá en una herramienta mucho más potente para sus usuarios.

Añadir clases a un paquete

Escribir una clase para su paquete

Utilizar la clase de su paquete

Añadir funcionalidad a las clases

Escribir un método no público

Utilizar la funcionalidad de su clase

Las clases y el principio DRY

Uso de la herencia para crear una clase

Añadir funcionalidad a una clase hija

Utilizar su clase infantil

Herencia multinivel

Explorar con dir y help

Creación de una clase de nietos

Uso de métodos heredados

Utilizar las clases

Ha escrito un paquete de Python totalmente funcional para el análisis de textos.  Para que el mantenimiento de su proyecto sea lo más sencillo posible, aprovecharemos las mejores prácticas en torno a conceptos como la documentación y las pruebas unitarias.

Documentación

Identificar los buenos comentarios

Identificar las cadenas de documentos adecuadas

Escribir docstrings

La legibilidad cuenta

Utilizar buenos nombres de funciones

Utilizar buenos nombres de variables

Refactorización para facilitar la lectura

Pruebas unitarias

Uso de doctest

Uso de pytest

Documentación y pruebas en la práctica

Documentación de clases para Sphinx

Identificación de herramientas

Reflexiones finales

Mantenibilidad

Los científicos de datos pueden experimentar enormes beneficios aprendiendo conceptos del campo de la ingeniería de software, lo que les permite reutilizar más fácilmente su código y compartirlo con colaboradores. En este curso, aprenderás todo sobre las importantes ideas de modularidad, documentación y pruebas automatizadas, y verás cómo pueden ayudarte a resolver problemas de Ciencia de Datos más rápido y de una manera que te hará feliz en el futuro. Incluso podrá utilizar los conocimientos adquiridos en ingeniería de software para escribir su propio paquete Python para realizar análisis de texto.

Introduction to Functions in Python

Aprende sobre modularidad, documentación y pruebas automatizadas para resolver problemas de ciencia de datos.

Principios de ingeniería del software en Python

Modularidad, documentación y pruebas automatizadas para resolver problemas de ciencia de datos de forma rápida y fiable.

Ingeniero Asociado de IA para Científicos de Datos

Ingeniero asociado de IA para desarrolladores

Ingeniero de datos en Python

Programación en Python

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Python, data science, & software engineering

Why software engineering?

Software engineering concepts

Benefits of modularity

Modularity in python

Benefits of documentation

Benefits of automated testing

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