After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
데이터 과학자는 소프트웨어 공학의 개념을 익히면 코드 재사용과 협업 공유가 훨씬 쉬워져 큰 이점을 얻을 수 있어요. 이 강의에서는 모듈화, 문서화, 자동화된 테스트 같은 핵심 아이디어를 배우고, 이것들이 어떻게 데이터 과학 문제를 더 빠르고 향후 유지보수도 편하게 해결하도록 돕는지 살펴봅니다. 나아가 텍스트 분석을 수행하는 나만의 Python 패키지를 직접 만들어 보며 소프트웨어 공학 실력을 실전에 적용해 볼 거예요.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
소프트웨어 공학과 데이터 사이언스
왜 데이터 사이언티스트가 소프트웨어 공학 개념에 관심을 가져야 할까요? 여기서는 특정 소프트웨어 공학 개념과 이러한 핵심 아이디어가 여러분의 데이터 사이언스 워크플로를 어떻게 혁신할 수 있는지 다룹니다!
2
Python 모듈 작성하기
첫 패키지를 작성해 본격적인 Python 패키지 개발자가 되어 보세요! NumPy와 Pandas처럼 설치, 사용, 배포할 수 있도록 Python 코드를 구조화하고 작성하는 방법을 배웁니다.
3
클래스 활용하기
객체 지향 프로그래밍은 Python 개발의 기본입니다. 클래스와 상속을 활용하면 여러분의 Python 패키지가 사용자에게 훨씬 더 강력한 도구가 됩니다.
4
유지보수성
이제 텍스트 분석을 위한 완전한 Python 패키지를 작성하셨습니다! 프로젝트를 최대한 쉽게 유지·관리할 수 있도록 문서화와 단위 테스트 같은 개념의 모범 사례를 적용해 보겠습니다.
Python으로 배우는 소프트웨어 공학 원칙
코스
완료
