Prefacio
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
La ciencia de datos ocurre en el código. Tanto si estás construyendo un sistema de aprendizaje automático, explorando tus datos por primera vez, visualizando la distribución de tus datos o ejecutando un análisis estadístico, tus habilidades de codificación y cálculo son las que lo hacen posible. Si estás trabajando en código de producción, estas habilidades son esenciales para escribir código exitoso y mantenible. Incluso si no trabajas en un equipo de software de producción, te resultará beneficioso escribir un código más sólido y reproducible que otros científicos de datos puedan utilizar fácilmente. Y si trabajas solo, las buenas prácticas acelerarán tu codificación y te ayudarán a retomar el código después de un descanso.
No siempre vi el valor de una buena ingeniería. Al principio de mi carrera en la ciencia de datos, me uní a un equipo en el que yo era el único científico de datos. Mis compañeros de equipo eran ingenieros de software y diseñadores, y me preocupaba que fuera difícil mejorar mis habilidades sin otros científicos de datos de los que aprender. Expresé mi preocupación a mi compañero de trabajo, un desarrollador. Me dijo: "Pero aprender a escribir mejor código te permitirá hacer más ciencia de datos". Este comentario se me quedó grabado, y desde entonces he descubierto que mejorar mis conocimientos de ingeniería de software ha sido increíblemente ...
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