노트북 썸네일형 리스트형 데이터 과학을 위한 소프트웨어 엔지니어링 효율적이고 견고한 파이썬 데이터 과학 코드 작성하기 재현 가능하고, 견고하며, 확장 가능한 코드를 작성하는 능력은 데이터 과학 프로젝트의 성공에 핵심적인 요소이며, 프로덕션 코드를 다루는 작업에 절대적으로 필수적이다. 이 책은 데이터 과학과 소프트웨어 엔지니어링 사이의 간극을 메우고, 소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례를 데이터 과학에 적용하는 방법을 명확하게 설명한다. 넘파이, 팬더스 등을 이용한 파이썬 예제를 통해 더 나은 데이터 과학 코드를 작성하는 방법을 배울 수 있다. 도서구매 사이트(가나다순) [교보문고] [도서11번가] [알라딘] [예스이십사] [인터파크] [쿠팡] 출판사 제이펍저작권사 O'Reilly Media원서명 Software Engineering for Data Sci.. 더보기 데이터 과학과 소프트웨어 공학의 만남 데이터 과학자가 소프트웨어 공학 지식을 갖추는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 분석 코드도 프로젝트가 커질수록 유지보수가 필요한데, 코드 품질이 낮거나 문서화가 부족하다면 생산성도 낮아지고 시간이 지날수록 문제는 더 커집니다. 협업과 확장성을 위해서도 버전 관리나 테스트 같은 소프트웨어 공학 역량이 필요합니다. 데이터 과학자도 좋은 코드를 작성할 줄 알아야 하는 시대 하지만 데이터 과학자들은 통계, 모델링, 데이터 분석에 집중하다 보니 개발 프로세스와 코드 품질 관리에까지 신경을 쓰기 어렵고, 교육과정에도 소프트웨어 공학이 포함되지 않아 소프트웨어 공학 지식을 갖추기가 어렵습니다. 배우면 좋다는 건 알지만 업무 특성상 빠른 프로토타이핑이 요구되는 일도 많아, 배울 엄두 자체를 내지 못하는 거.. 더보기 이전 1 다음
