Overview
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
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
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