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コース

Pythonで学ぶSoftware Engineeringの原則

基礎スキルレベル

更新日 2025/11

モジュール性、ドキュメント化、自動化されたテストについて学び、データサイエンスの問題をより迅速かつ確実に解決するお手伝いをいたします。

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PythonProgramming

4時間

15 ビデオ

51 演習

4,100 XP

66,499

修了証明書

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コース説明

Software Engineeringの考え方を学ぶと、データサイエンティストはコードの再利用や共同作業がぐっと楽になります。このコースでは、モジュール化、ドキュメンテーション、自動テストといった重要なアイデアを体系的に学び、これらがData Scienceの課題解決をどのように効率化し、将来の自分を楽にしてくれるかを実感していただきます。さらに、身につけたSoftware Engineeringのスキルを使って、テキスト分析用のオリジナルのPythonパッケージも作成します。

前提条件

Introduction to Functions in Python

1

Software Engineering & Data Science

Why should you as a Data Scientist care about Software Engineering concepts? Here we'll cover specific Software Engineering concepts and how these important ideas can revolutionize your Data Science workflow!

Python, data science, & software engineering

The big ideas

Python modularity in the wild

Introduction to packages & documentation

Installing packages with pip

Leveraging documentation

Conventions and PEP 8

Using pycodestyle

Conforming to PEP 8

PEP 8 in documentation

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2

Writing a Python Module

Become a fully fledged Python package developer by writing your first package! You'll learn how to structure and write Python code that you can be installed, used, and distributed just like famous packages such as NumPy and Pandas.

Writing your first package

Minimal package requirements

Naming packages

Recognizing packages

Adding functionality to packages

Adding functionality to your package

Using your package's new functionality

Making your package portable

Writing requirements.txt

Installing package requirements

Creating setup.py

Listing requirements in setup.py

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3

Utilizing Classes

Object Oriented Programming is a staple of Python development. By leveraging classes and inheritance your Python package will become a much more powerful tool for your users.

Adding classes to a package

Writing a class for your package

Using your package's class

Adding functionality to classes

Writing a non-public method

Using your class's functionality

Classes and the DRY principle

Using inheritance to create a class

Adding functionality to a child class

Using your child class

Multilevel inheritance

Exploring with dir and help

Creating a grandchild class

Using inherited methods

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4

Maintainability

You've now written a fully functional Python package for text analysis! To make maintaining your project as easy as possible we'll leverage best practices around concepts such as documentation and unit testing.

Documentation

Identifying good comments

Identifying proper docstrings

Writing docstrings

Readability counts

Using good function names

Using good variable names

Refactoring for readability

Unit testing

Using doctest

Using pytest

Documentation & testing in practice

Documenting classes for Sphinx

Identifying tools

Final Thoughts

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Pythonで学ぶSoftware Engineeringの原則

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