After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
Datavetare kan dra stor nytta av att lära sig begrepp från mjukvaruutvecklingens värld – det gör det enklare att återanvända kod och dela den med kollegor. I den här kursen får du lära dig om de viktiga idéerna bakom modularitet, dokumentation och automatiserad testning, och du ser hur de kan hjälpa dig att lösa datavetenskapliga problem snabbare och på ett sätt som du kommer att uppskatta även i framtiden. Du får dessutom använda dina nyförvärvade mjukvarukunskaper för att skriva ett eget Python-paket för textanalys.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Mjukvaruutveckling och datavetenskap
Varför bör du som datavetare bry dig om mjukvaruutvecklingens principer? Här går vi igenom konkreta begrepp från mjukvaruutveckling och hur dessa viktiga idéer kan förbättra ditt arbetsflöde inom datavetenskap.
- Python, datavetenskap och mjukvaruutveckling50 XP
- De stora idéerna50 XP
- Python-modularitet i praktiken100 XP
- Introduktion till paket och dokumentation50 XP
- Installera paket med pip50 XP
- Använda dokumentation100 XP
- Konventioner och PEP 850 XP
- Använda pycodestyle100 XP
- Följa PEP 8100 XP
- PEP 8 i dokumentation100 XP
2
Skriva en Python-modul
Bli en fullfjädrad Python-paketutvecklare genom att skriva ditt första paket! Du lär dig hur du strukturerar och skriver Python-kod som kan installeras, användas och distribueras – precis som välkända paket som NumPy och pandas.
3
Använda klasser
Objektorienterad programmering är en grundpelare i Python-utveckling. Genom att använda klasser och arv blir ditt Python-paket ett betydligt kraftfullare verktyg för dina användare.
4
Underhållbarhet
Nu har du skrivit ett fullt fungerande Python-paket för textanalys! För att göra det så enkelt som möjligt att underhålla projektet tar vi hjälp av bästa praxis inom områden som dokumentation och enhetstestning.
Mjukvaruutvecklingsprinciper i Python
Kurs
slutförd
