Ingeniería de Software para Científicos de Datos

La ciencia de datos ocurre en el código. La capacidad de escribir código reproducible, robusto y escalable es clave para el éxito de un proyecto de ciencia de datos, y es absolutamente esencial para quienes trabajan con código de producción. Este libro práctico tiende un puente entre la ciencia de datos y la ingeniería de software, y explica claramente cómo aplicar las mejores prácticas de la ingeniería de software a la ciencia de datos.

Se proporcionan ejemplos en Python, extraídos de paquetes populares como NumPy y pandas. Si quieres escribir mejor código de ciencia de datos, esta guía cubre los temas esenciales que suelen faltar en las clases introductorias de ciencia de datos o de codificación, incluyendo cómo:

• Comprender las estructuras de datos y la programación orientada a objetos
• Documentar clara y hábilmente tu código
• Empaqueta y comparte tu código
• Integra el código de la ciencia de datos con una base de código mayor
• Aprende a escribir API
• Crea código seguro
• Aplicar las mejores prácticas a tareas comunes como pruebas, gestión de errores y registro
• Trabaja más eficazmente con los ingenieros de software
• Escribe código más eficiente, sostenible y robusto en Python.
• Pon en producción tus proyectos de ciencia de datos
• Y mucho más