Software Engineering for Data Scientists (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, Sebastopol, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success--and 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 programming Clearly and skillfully document your code Package and share your code Integrate data science code with a larger code base Learn how to write APIs Create secure code Apply best practices to common tasks such as testing, error handling, and logging Work more effectively with software engineers Write more efficient, maintainable, and robust code in Python Put your data science projects into production And more This practical book bridges the gap between data science and software engineering, clearly explaining how to apply the best practices from software engineering to data science. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781098136208
- Titolo
- Software Engineering for Data Scientists (Paperback)
- Autore
- Catherine Nelson
- Editore
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098136209
- ISBN 13
- 9781098136208
Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success--and 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 programming
- Clearly and skillfully document your code
- Package and share your code
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- Learn how to write APIs
- Create secure code
- Apply best practices to common tasks such as testing, error handling, and logging
- Work more effectively with software engineers
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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