データサイエンスのためのソフトウェアエンジニアリング入門　明快かつ速いコードを書く

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。

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

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

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