Por que você, como cientista de dados, deve se importar com os conceitos de engenharia de software?  Aqui, vamos abordar conceitos específicos de Engenharia de Software e como essas ideias importantes podem revolucionar seu fluxo de trabalho em Ciência de Dados!

Python, ciência de dados e engenharia de software

As grandes ideias

Modularidade Python na prática

Introdução aos pacotes e documentação

Instalando pacotes com o pip

Aproveitando a documentação

Convenções e PEP 8

Usando o pycodestyle

Em conformidade com o PEP 8

PEP 8 na documentação

Engenharia de Software e Ciência de Dados

Torne-se um desenvolvedor de pacotes Python completo escrevendo seu primeiro pacote!  Você vai aprender a estruturar e escrever código Python que pode ser instalado, usado e distribuído como pacotes famosos, como NumPy e Pandas.

Escrevendo seu primeiro pacote

Requisitos mínimos do pacote

Nomeando pacotes

Reconhecendo pacotes

Adicionando funcionalidades aos pacotes

Adicionando funcionalidades ao seu pacote

Usando a nova funcionalidade do seu pacote

Tornando seu pacote portátil

Escrevendo o arquivo requirements.txt

Instalando os requisitos do pacote

Criando o setup.py

Requisitos de listagem em setup.py

Escrevendo um módulo Python

A Programação Orientada a Objetos é um elemento básico do desenvolvimento em Python.  Ao usar classes e herança, seu pacote Python vai se tornar uma ferramenta muito mais poderosa para seus usuários.

Adicionando classes a um pacote

Escrevendo uma classe para o seu pacote

Usando a classe do seu pacote

Adicionando funcionalidades às classes

Escrevendo um método não público

Usando a funcionalidade da sua classe

Aulas e o princípio DRY

Usando herança para criar uma classe

Adicionando funcionalidade a uma classe filha

Usando sua classe filha

Herança multinível

Explorando com dir e help

Criando uma classe neta

Usando métodos herdados

Usando as classes

Você acabou de criar um pacote Python totalmente funcional para análise de texto!  Para facilitar ao máximo a manutenção do seu projeto, vamos usar as melhores práticas em torno de conceitos como documentação e testes unitários.

Documentação

Identificando bons comentários

Identificando docstrings adequadas

Escrevendo docstrings

A legibilidade é importante

Usando bons nomes de funções

Usando bons nomes de variáveis

Reestruturação para facilitar a leitura

Teste de unidade

Usando o doctest

Usando o pytest

Documentação e testes na prática

Documentando classes para o Sphinx

Ferramentas de identificação

Considerações finais

Manutenção

Os cientistas de dados podem ter grandes benefícios ao aprender conceitos da área de engenharia de software, o que permite que eles reutilizem seu código com mais facilidade e o compartilhem com seus colegas. Neste curso, você vai aprender tudo sobre as ideias importantes de modularidade, documentação e testes automatizados, e vai ver como elas podem te ajudar a resolver problemas de Ciência de Dados mais rápido e de uma forma que vai deixar o seu futuro feliz. Você vai até poder usar seus conhecimentos de engenharia de software pra escrever seu próprio pacote Python pra fazer análises de texto.

Introduction to Functions in Python

Aprenda sobre modularidade, documentação e testes automatizados para resolver problemas de ciência de dados.

Princípios de Engenharia de Software em Python

Aprenda sobre modularidade, documentação e testes automatizados para resolver problemas de ciência de dados de forma mais rápida e confiável.

Engenheiro associado de IA para cientistas de dados

Associate AI Engineer para desenvolvedores

Engenheiro de dados Em Python

Programação Python

Requisitos mínimos do pacote

Princípios de Engenharia de Software em Python

Exercício interativo prático