After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Фахівці з даних значно виграють, застосовуючи підходи зі сфери програмної інженерії: так код легше повторно використовувати та ділитися ним із колегами. У цьому курсі ви дізнаєтеся про ключові ідеї модульності, документації та автоматизованого тестування й побачите, як вони допомагають швидше розв'язувати задачі Data Science так, щоб майбутня версія вас була задоволена. Наприкінці ви застосуєте здобуті навички програмної інженерії, щоб створити власний пакет Python для текстової аналітики.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Software Engineering і Data Science
Чому вам, як фахівцю з даних, варто зважати на концепції Software Engineering? Тут ми розглянемо конкретні ідеї програмної інженерії та те, як вони можуть докорінно змінити ваш робочий процес у Data Science!
- Python, data science та software engineering50 XP
- Великі ідеї50 XP
- Модульність Python у дії100 XP
- Вступ до пакунків і документації50 XP
- Встановлення пакетів за допомогою pip50 XP
- Використання документації100 XP
- Домовленості та PEP 850 XP
- Використання pycodestyle100 XP
- Відповідність PEP 8100 XP
- PEP 8 у документації100 XP
2
Написання модуля Python
Станьте повноцінним розробником пакетів Python, написавши свій перший пакет! Ви навчитеся структурувати й писати код Python так, щоб його можна було встановлювати, використовувати та поширювати — як відомі пакети на кшталт NumPy і pandas.
3
Використання класів
Об'єктно-орієнтоване програмування — основа розробки на Python. Використовуючи класи та наслідування, ви зробите свій пакет Python значно потужнішим інструментом для користувачів.
4
Супровідність
Ви вже створили повнофункціональний пакет Python для текстового аналізу! Щоб спростити подальший супровід, скористаємося найкращими практиками, зокрема з документування та модульного тестування.
Принципи Software Engineering у Python
Курс
завершено
