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Software Engineering for Data Scientists (eBook)

From Notebooks to Scalable Systems
eBook Download: EPUB
2024
260 Seiten
O'Reilly Media (Verlag)
978-1-0981-3616-1 (ISBN)
Systemvoraussetzungen
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Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's successand is absolutely essential for those working with production code. This practical book bridges the gap between data science and software engineering,and clearly explains how to apply the best practices from software engineering to data science.Examples are provided in Python, drawn from popular packages such as NumPy and pandas. If you want to write better data science code, this guide covers the essential topics that are often missing from introductory data science or coding classes, including how to:Understand data structures and object-oriented programmingClearly and skillfully document your codePackage and share your codeIntegrate data science code with a larger code baseLearn how to write APIsCreate secure codeApply best practices to common tasks such as testing, error handling, and loggingWork more effectively with software engineersWrite more efficient, maintainable, and robust code in PythonPut your data science projects into productionAnd more
Erscheint lt. Verlag 16.4.2024
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Software Entwicklung
Mathematik / Informatik Informatik Theorie / Studium
ISBN-10 1-0981-3616-0 / 1098136160
ISBN-13 978-1-0981-3616-1 / 9781098136161
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