Prefácio
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
A ciência dos dados é feita em código. Quer estejas a construir um sistema de aprendizagem automática, a explorar os teus dados pela primeira vez, a visualizar a distribuição dos teus dados ou a executar uma análise estatística, as tuas competências de codificação e computação são o que faz com que isso aconteça. Se estiveres a trabalhar em código de produção, estas competências são essenciais para escrever código bem sucedido e de fácil manutenção. Mesmo que não estejas a trabalhar numa equipa de software de produção, vais achar benéfico escrever código mais robusto e reproduzível que outros cientistas de dados possam utilizar facilmente. E se estiveres a trabalhar sozinho, as boas práticas irão acelerar a tua codificação e ajudar-te a retomar o teu código após uma pausa.
Nem sempre vi o valor de uma boa engenharia. No início da minha carreira de cientista de dados, juntei-me a uma equipa em que era o único cientista de dados. Os meus colegas de equipa eram engenheiros de software e designers, e eu receava que fosse difícil aumentar as minhas competências técnicas sem outros cientistas de dados com quem aprender. Expressei a minha preocupação ao meu colega de trabalho, um programador. Ele respondeu: "Mas aprender a escrever melhor código vai permitir-te fazer mais ciência de dados." Este comentário ficou-me na memória e, desde então, descobri que melhorar ...
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