Mengapa Anda sebagai Data Scientist perlu memahami konsep Rekayasa Perangkat Lunak? Di sini kita akan membahas konsep spesifik Rekayasa Perangkat Lunak dan bagaimana gagasan penting ini dapat merevolusi alur kerja Data Science Anda!

Python, data science, & rekayasa perangkat lunak

Gagasan besar

Modularitas Python di dunia nyata

Pengantar paket & dokumentasi

Memasang paket dengan pip

Memanfaatkan dokumentasi

Konvensi dan PEP 8

Menggunakan pycodestyle

Mengikuti PEP 8

PEP 8 dalam dokumentasi

Rekayasa Perangkat Lunak & Data Science

Jadilah pengembang paket Python seutuhnya dengan menulis paket pertama Anda! Anda akan belajar cara menata dan menulis kode Python yang dapat diinstal, digunakan, dan didistribusikan layaknya paket terkenal seperti NumPy dan Pandas.

Menulis paket pertama Anda

Persyaratan minimal paket

Menamai paket

Mengenali paket

Menambahkan fungsionalitas ke paket

Menambahkan fungsionalitas ke paket Anda

Menggunakan fungsionalitas baru paket Anda

Membuat paket Anda portabel

Menulis requirements.txt

Memasang persyaratan paket

Membuat setup.py

Mencantumkan persyaratan di setup.py

Menulis Modul Python

Object Oriented Programming adalah pilar pengembangan Python. Dengan memanfaatkan kelas dan pewarisan, paket Python Anda akan menjadi alat yang jauh lebih kuat bagi para pengguna Anda.

Menambahkan kelas ke paket

Menulis class untuk paket Anda

Menggunakan kelas paket Anda

Menambahkan fungsionalitas ke kelas

Menulis metode non-publik

Menggunakan fungsionalitas kelas Anda

Kelas dan prinsip DRY

Menggunakan pewarisan untuk membuat kelas

Menambahkan fungsionalitas ke kelas turunan

Menggunakan kelas turunan Anda

Pewarisan multilevel

Mengeksplorasi dengan dir dan help

Membuat kelas cucu

Menggunakan metode turunan

Memanfaatkan Kelas

Anda kini telah menulis paket Python yang sepenuhnya fungsional untuk analisis teks! Agar pemeliharaan proyek semudah mungkin, kita akan menerapkan praktik terbaik seputar konsep seperti dokumentasi dan unit testing.

Dokumentasi

Mengidentifikasi komentar yang baik

Mengidentifikasi docstring yang benar

Menulis docstring

Keterbacaan itu penting

Menggunakan nama fungsi yang baik

Menggunakan nama variabel yang baik

Refactoring untuk keterbacaan

Pengujian unit

Menggunakan doctest

Menggunakan pytest

Dokumentasi dan pengujian dalam praktik

Mendokumentasikan kelas untuk Sphinx

Mengidentifikasi alat

Pemikiran Akhir

Kemudahan Pemeliharaan

Data scientist dapat meraih manfaat besar dengan mempelajari konsep dari bidang rekayasa perangkat lunak, sehingga mereka lebih mudah menggunakan kembali kode dan membagikannya dengan kolaborator. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari gagasan penting tentang modularitas, dokumentasi, dan pengujian otomatis, serta melihat bagaimana semua itu dapat membantu Anda menyelesaikan permasalahan Data Science dengan lebih cepat dan dengan cara yang akan membuat Anda di masa depan merasa puas. Anda bahkan akan menggunakan keterampilan rekayasa perangkat lunak yang diperoleh untuk menulis paket Python Anda sendiri untuk melakukan analitik teks.

Introduction to Functions in Python

Pelajari modularitas, dokumentasi, dan pengujian otomatis untuk memecahkan masalah data lebih cepat.

Prinsip Rekayasa Perangkat Lunak di Python

Pelajari modularitas, dokumentasi, dan pengujian otomatis untuk selesaikan masalah ilmu data dengan lebih cepat dan andal.

Insinyur AI Asisten untuk Ilmuwan Data

Insinyur Kecerdasan Buatan (AI) untuk Pengembang

Data Engineer dalam Python

Pemrograman Python

Memasang paket dengan pip

Prinsip Rekayasa Perangkat Lunak di Python

Latihan interaktif langsung