March 2025
Intermediate to advanced
260 pages
6h 51m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
A ciência de dados acontece no código. A capacidade de escrever código reproduzível, robusto e escalável é a chave para o sucesso de um projeto de ciência de dados - e é absolutamente essencial para quem trabalha com código de produção. Este livro prático preenche a lacuna entre a ciência de dados e a engenharia de software, e explica claramente como aplicar as melhores práticas da engenharia de software à ciência de dados.
Apresenta exemplos em Python, extraídos de pacotes populares como o NumPy e o pandas. Se queres escrever melhor código de ciência de dados, este guia cobre os tópicos essenciais que muitas vezes faltam nas aulas introdutórias de ciência de dados ou de codificação, incluindo como:
- Compreender as estruturas de dados e a programação orientada para objectos
- Documentar o teu código de forma clara e competente
- Empacota e partilha o teu código
- Integra o código de ciência de dados com uma base de código maior
- Aprende a escrever APIs
- Cria código seguro
- Aplica as melhores práticas a tarefas comuns, como testes, tratamento de erros e registo
- Trabalha mais eficazmente com engenheiros de software
- Escreve código mais eficiente, sustentável e robusto em Python
- Coloca os teus projectos de ciência de dados em produção
- E mais
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