Princípios de engenharia de software em Python
Aprenda sobre modularidade, documentação e testes automatizados para resolver problemas de ciência de dados.
Comece O Curso Gratuitamente4 horas15 vídeos51 exercícios47.627 aprendizesDeclaração de Realização
Crie sua conta gratuita
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 BusinessAmado 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.
Treinar 2 ou mais pessoas?
Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.Nas seguintes faixas
Engenheiro associado de IA para cientistas de dados
Ir para a trilhaEngenheiro associado de IA para desenvolvedores
Ir para a trilha- 1
Engenharia de software e ciência de dados
GratuitoPor 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!
Python, ciência de dados e engenharia de software50 xpAs grandes ideias50 xpA modularidade do Python na natureza100 xpIntrodução aos pacotes e à documentação50 xpInstalação de pacotes com o pip50 xpAproveitamento da documentação100 xpConvenções e PEP 850 xpUsando o pycodestyle100 xpEm conformidade com PEP 8100 xpPEP 8 em documentação100 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.
Como escrever seu primeiro pacote50 xpRequisitos mínimos de pacote50 xpNomeação de pacotes100 xpReconhecimento de pacotes100 xpAdicionar funcionalidade aos pacotes50 xpAdicionando funcionalidade ao seu pacote100 xpUsando a nova funcionalidade do seu pacote100 xpTornando seu pacote portátil50 xpEscrevendo o arquivo requirements.txt100 xpInstalação dos requisitos do pacote50 xpCriando o setup.py100 xpListagem de requisitos em setup.py100 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.
Adicionando classes a um pacote50 xpEscrevendo uma classe para seu pacote100 xpUsando a classe do seu pacote100 xpAdição de funcionalidade às classes50 xpEscrevendo um método não público100 xpUsando a funcionalidade de sua classe100 xpClasses e o princípio DRY50 xpUsando a herança para criar uma classe100 xpAdicionar funcionalidade a uma classe filha100 xpUsando a classe de seu filho100 xpHerança em vários níveis50 xpExplorando com dir e ajuda100 xpCriando uma classe neta100 xpUsando métodos herdados100 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.
Documentação50 xpIdentificação de bons comentários100 xpIdentificação de docstrings adequados100 xpEscrevendo docstrings100 xpA legibilidade conta50 xpUsando bons nomes de funções100 xpUsando bons nomes de variáveis100 xpRefatoração para facilitar a leitura100 xpTeste de unidade50 xpUsando o doctest100 xpUsando o pytest100 xpDocumentação e testes na prática50 xpDocumentando classes para o Sphinx100 xpIdentificação de ferramentas50 xpConsiderações finais50 xp
Treinar 2 ou mais pessoas?
Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.Nas seguintes faixas
Engenheiro associado de IA para cientistas de dados
Ir para a trilhaEngenheiro associado de IA para desenvolvedores
Ir para a trilhaAdam Spannbauer
Ver MaisMachine 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
ou
Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.