出版社内容情報
データサイエンティストが実践で使えるソフトウェア開発のスキルを学べる!
データサイエンティストがより良いコードを書くために、ソフトウェア開発の基本手法を学ぶための実践的なガイドブック。読みやすく保守しやすいPythonコードの書き方を具体的な例とともに解説します。テスト、ロギング、リファクタリング、ドキュメント、パフォーマンス、デプロイなど、実務に役立つ内容が満載です。AIがコードを自動生成する時代でも、コードの質を見極める力が重要だという視点に立脚し、自らの判断でコードを設計・評価できるスキルを身につける実用性重視の一冊。対象読者は、初中級者のデータサイエンティストおよびデータサイエンス分野への進出を考えているソフトウェア開発者。
【目次】
内容説明
データサイエンティストがより良いコードを書くために、ソフトウェア開発の基本手法を学ぶための実践的なガイドブック。読みやすく保守しやすいPythonコードの書き方を具体的な例とともに解説します。テスト、ロギング、リファクタリング、ドキュメント、パフォーマンス、デプロイなど、実務に役立つ内容が満載です。AIがコードを自動生成する時代でも、コードの質を見極める力が重要だという視点に立脚し、自らの判断でコードを設計・評価できるスキルを身につける実用性重視の一冊。対象読者は、初中級者のデータサイエンティストおよびデータサイエンス分野への進出を考えているソフトウェア開発者。
目次
1章 良いコードとは何か?
2章 パフォーマンスの分析
3章 データ構造
4章 オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミング
5章 エラー、ログ、デバッグ
6章 コードのフォーマット、リンティング、型チェック
7章 テスト
8章 デザインとリファクタリング
9章 ドキュメンテーション
10章 コードの共有
11章 API
12章 自動化とデプロイ
13章 セキュリティ
14章 ソフトウェア開発の現場
15章 さらなる飛躍を求めて
著者等紹介
ネルソン,キャサリン[ネルソン,キャサリン] [Nelson,Catherine]
フリーランスのデータサイエンティスト兼ライター。Oxford大学で地球科学の修士号、Durham大学で地球物理学の博士号を取得。地球物理学者としてのキャリアでは、古代の火山を研究し、グリーンランドでの石油探査に従事していた。現在の専門は機械学習の説明可能性とモデル分析、プライバシー保護型機械学習など多岐にわたる。以前はSAP Concurのプリンシパル・データサイエンティストとして、ビジネス旅行者の体験を向上させるための機械学習アプリケーションの革新的な提供方法を探求していた(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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