Build your ultimate AI agent
Description du cours
Les data scientists gagnent énormément à s’inspirer des concepts de l’ingénierie logicielle : ils réutilisent plus facilement leur code et le partagent mieux avec leurs collaborateurs. Dans ce cours, vous découvrirez les idées clés que sont la modularité, la documentation et les tests automatisés, et verrez comment elles vous aident à résoudre plus vite des problèmes de Data Science tout en rendant votre « vous du futur » heureux. Vous mettrez même en pratique vos nouvelles compétences d’ingénierie logicielle pour créer votre propre package Python dédié à l’analyse de texte.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Ingénierie logicielle et Data Science
Pourquoi, en tant que Data Scientist, devriez-vous vous intéresser aux concepts d’ingénierie logicielle ? Nous allons passer en revue des notions spécifiques d’ingénierie logicielle et voir comment ces idées essentielles peuvent transformer votre flux de travail en Data Science !
- Python, data science et génie logiciel50 XP
- Les grandes idées50 XP
- La modularité Python dans la pratique100 XP
- Introduction aux packages et à la documentation50 XP
- Installer des paquets avec pip50 XP
- Tirer parti de la documentation100 XP
- Conventions et PEP 850 XP
- Utiliser pycodestyle100 XP
- Se conformer à PEP 8100 XP
- PEP 8 dans la documentation100 XP
2
Écrire un module Python
Devenez un véritable développeur de packages Python en écrivant votre premier package ! Vous apprendrez à structurer et écrire du code Python qui peut être installé, utilisé et distribué comme les packages célèbres tels que NumPy et Pandas.
3
Exploiter les classes
La programmation orientée objet est un pilier du développement Python. En tirant parti des classes et de l’héritage, votre package Python deviendra un outil bien plus puissant pour vos utilisateurs.
4
Maintenabilité
Vous avez désormais écrit un package Python entièrement fonctionnel pour l’analyse de texte ! Pour faciliter au maximum la maintenance de votre projet, nous appliquerons les meilleures pratiques liées à la documentation et aux tests unitaires.
Principes d’ingénierie logicielle en Python
Cours
terminé
