데이터 사이언티스트가 시간을 절약하고 협업하며 더 나은 코드를 작성하도록 돕는, 이 강의에 포함된 소프트웨어 엔지니어링의 세 가지 개념은 무엇인가요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
왜 데이터 사이언티스트가 소프트웨어 공학 개념에 관심을 가져야 할까요? 여기서는 특정 소프트웨어 공학 개념과 이러한 핵심 아이디어가 여러분의 데이터 사이언스 워크플로를 어떻게 혁신할 수 있는지 다룹니다!
현재 연습
첫 패키지를 작성해 본격적인 Python 패키지 개발자가 되어 보세요! NumPy와 Pandas처럼 설치, 사용, 배포할 수 있도록 Python 코드를 구조화하고 작성하는 방법을 배웁니다.
객체 지향 프로그래밍은 Python 개발의 기본입니다. 클래스와 상속을 활용하면 여러분의 Python 패키지가 사용자에게 훨씬 더 강력한 도구가 됩니다.
이제 텍스트 분석을 위한 완전한 Python 패키지를 작성하셨습니다! 프로젝트를 최대한 쉽게 유지·관리할 수 있도록 문서화와 단위 테스트 같은 개념의 모범 사례를 적용해 보겠습니다.
