Why should you as a Data Scientist care about Software Engineering concepts?  Here we'll cover specific Software Engineering concepts and how these important ideas can revolutionize your Data Science workflow!

Python, data science, & software engineering

The big ideas

Python modularity in the wild

Introduction to packages & documentation

Installing packages with pip

Leveraging documentation

Conventions and PEP 8

Using pycodestyle

Conforming to PEP 8

PEP 8 in documentation

Software Engineering & Data Science

Become a fully fledged Python package developer by writing your first package!  You'll learn how to structure and write Python code that you can be installed, used, and distributed just like famous packages such as NumPy and Pandas.

İlk paketini yazmak

Asgari paket gereksinimleri

Paket adlandırma

Paketleri tanıma

Paketlere işlevsellik ekleme

Paketine işlevsellik ekleme

Paketinin yeni işlevlerini kullanma

Paketini taşınabilir hale getirmek

requirements.txt yazma

Paket gereksinimlerini yükleme

setup.py oluşturma

setup.py içinde gereksinimleri listeleme

Writing a Python Module

Object Oriented Programming is a staple of Python development.  By leveraging classes and inheritance your Python package will become a much more powerful tool for your users.

Adding classes to a package

Writing a class for your package

Using your package's class

Adding functionality to classes

Writing a non-public method

Using your class's functionality

Classes and the DRY principle

Using inheritance to create a class

Adding functionality to a child class

Using your child class

Multilevel inheritance

Exploring with dir and help

Creating a grandchild class

Using inherited methods

Utilizing Classes

You've now written a fully functional Python package for text analysis!  To make maintaining your project as easy as possible we'll leverage best practices around concepts such as documentation and unit testing.

Documentation

Identifying good comments

Identifying proper docstrings

Writing docstrings

Readability counts

Using good function names

Using good variable names

Refactoring for readability

Unit testing

Using doctest

Using pytest

Documentation & testing in practice

Documenting classes for Sphinx

Identifying tools

Final Thoughts

Maintainability

Yazılım mühendisliği alanındaki kavramları öğrenmek, veri bilimcilerin kodlarını yeniden kullanmalarını ve ekip arkadaşlarıyla paylaşmalarını kolaylaştırır ve büyük faydalar sağlar. Bu kursta, modülerlik, dokümantasyon ve otomatik test gibi önemli fikirlerin tümünü öğrenecek ve bunların Veri Bilimi sorunlarını daha hızlı ve gelecekteki seni mutlu edecek şekilde çözmene nasıl yardımcı olacağını göreceksin. Hatta edindiğin yazılım mühendisliği becerilerini kullanarak metin analizi yapmak için kendi Python paketini bile yazacaksın.

Introduction to Functions in Python

Modülerlik, dokümantasyon ve otomatik testlerle veri bilimi sorunlarını hızlı ve güvenilir çözün.

Python'da Yazılım Mühendisliği İlkeleri

Modülerlik, belgeleme ve otomatik testlerle veri bilimi sorunlarını daha hızlı ve güvenilir şekilde çözün.

Veri Bilimcileri için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi

Geliştiriciler için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi

Veri Mühendisi Python'da

Python Programlama

Asgari paket gereksinimleri

Python'da Yazılım Mühendisliği İlkeleri

Uygulamalı interaktif egzersiz