Pular para o conteúdo principal

Princípios de engenharia de software em Python

Aprenda sobre modularidade, documentação e testes automatizados para resolver problemas de ciência de dados.

Comece O Curso Gratuitamente

4 horas15 vídeos51 exercícios47.773 aprendizesDeclaração de Realização

Crie sua conta gratuita

Google LinkedIn Facebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.

Treinar 2 ou mais pessoas?

Tentar DataCamp for Business

Amado por alunos de milhares de empresas

Descrição do Curso

Os cientistas de dados podem obter grandes benefícios ao aprender conceitos da área de engenharia de software, o que lhes permite reutilizar mais facilmente seu código e compartilhá-lo com os colaboradores. Neste curso, você aprenderá tudo sobre as importantes ideias de modularidade, documentação e testes automatizados, e verá como elas podem ajudá-lo a resolver problemas de ciência de dados mais rapidamente e de uma forma que o deixará feliz no futuro. Você poderá até mesmo usar seus conhecimentos adquiridos em engenharia de software para escrever seu próprio pacote Python para realizar análises de texto.

Para Empresas

Treinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.

Nas seguintes faixas

Certificação disponível

Engenheiro de dados em Python

Ir para a trilha

Engenheiro associado de IA para cientistas de dados

Ir para a trilha

Engenheiro associado de IA para desenvolvedores

Ir para a trilha

1
Engenharia de software e ciência de dados
Gratuito
Por que você, como cientista de dados, deve se preocupar com os conceitos de engenharia de software? Aqui, abordaremos conceitos específicos de engenharia de software e como essas ideias importantes podem revolucionar seu fluxo de trabalho de ciência de dados!
Reproduzir Capítulo Agora
Python, ciência de dados e engenharia de software
50 xp
As grandes ideias
50 xp
A modularidade do Python na natureza
100 xp
Introdução aos pacotes e à documentação
50 xp
Instalação de pacotes com o pip
50 xp
Aproveitamento da documentação
100 xp
Convenções e PEP 8
50 xp
Usando o pycodestyle
100 xp
Em conformidade com PEP 8
100 xp
PEP 8 em documentação
100 xp
2
Escrevendo um módulo Python
Torne-se um desenvolvedor de pacotes Python completo, escrevendo seu primeiro pacote! Você aprenderá a estruturar e escrever código Python que pode ser instalado, usado e distribuído da mesma forma que pacotes famosos, como NumPy e Pandas.
Reproduzir Capítulo Agora
Como escrever seu primeiro pacote
50 xp
Requisitos mínimos de pacote
50 xp
Nomeação de pacotes
100 xp
Reconhecimento de pacotes
100 xp
Adicionar funcionalidade aos pacotes
50 xp
Adicionando funcionalidade ao seu pacote
100 xp
Usando a nova funcionalidade do seu pacote
100 xp
Tornando seu pacote portátil
50 xp
Escrevendo o arquivo requirements.txt
100 xp
Instalação dos requisitos do pacote
50 xp
Criando o setup.py
100 xp
Listagem de requisitos em setup.py
100 xp
3
Utilização de classes
A programação orientada a objetos é um elemento básico do desenvolvimento do Python. Ao aproveitar as classes e a herança, seu pacote Python se tornará uma ferramenta muito mais poderosa para seus usuários.
Reproduzir Capítulo Agora
Adicionando classes a um pacote
50 xp
Escrevendo uma classe para seu pacote
100 xp
Usando a classe do seu pacote
100 xp
Adição de funcionalidade às classes
50 xp
Escrevendo um método não público
100 xp
Usando a funcionalidade de sua classe
100 xp
Classes e o princípio DRY
50 xp
Usando a herança para criar uma classe
100 xp
Adicionar funcionalidade a uma classe filha
100 xp
Usando a classe de seu filho
100 xp
Herança em vários níveis
50 xp
Explorando com dir e ajuda
100 xp
Criando uma classe neta
100 xp
Usando métodos herdados
100 xp
4
Capacidade de manutenção
Agora você escreveu um pacote Python totalmente funcional para análise de texto! Para tornar a manutenção do seu projeto o mais fácil possível, utilizaremos as práticas recomendadas em torno de conceitos como documentação e testes de unidade.
Reproduzir Capítulo Agora
Documentação
50 xp
Identificação de bons comentários
100 xp
Identificação de docstrings adequados
100 xp
Escrevendo docstrings
100 xp
A legibilidade conta
50 xp
Usando bons nomes de funções
100 xp
Usando bons nomes de variáveis
100 xp
Refatoração para facilitar a leitura
100 xp
Teste de unidade
50 xp
Usando o doctest
100 xp
Usando o pytest
100 xp
Documentação e testes na prática
50 xp
Documentando classes para o Sphinx
100 xp
Identificação de ferramentas
50 xp
Considerações finais
50 xp

Para Empresas

Treinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.

Nas seguintes faixas

Certificação disponível

Engenheiro de dados em Python

Ir para a trilha

Engenheiro associado de IA para cientistas de dados

Ir para a trilha

Engenheiro associado de IA para desenvolvedores

Ir para a trilha

Em outras faixas

Programação Python

colaboradores

Chester Ismay

Adrián Soto

pré-requisitos

Introduction to Functions in Python

Adam Spannbauer

Machine Learning Engineer at Eastman

O que os outros alunos têm a dizer?

Junte-se a mais de 15 milhões de alunos e comece Princípios de engenharia de software em Python hoje mesmo!

Crie sua conta gratuita

Google LinkedIn Facebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.