Engenharia De Software Para Ci Ncia De Dados
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Engenharia De Software Para Ci Ncia De Dados
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Author : Marcos Kalinowski
language : pt-BR
Publisher: Casa do Código
Release Date : 2023-05-03
Engenharia De Software Para Ci Ncia De Dados written by Marcos Kalinowski and has been published by Casa do Código this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-05-03 with Computers categories.
Livro finalista do prêmio Jabuti Acadêmico 2024. Os avanços recentes na área de Ciência de Dados - em especial em Machine Learning - têm tornado viável e de relevância prática novas soluções de software, que podem aprender a partir de dados e realizar predições inteligentes. Entretanto, para que esses sistemas tenham sucesso, devem ser construídos considerando as boas práticas da área de Engenharia de Software para atenderem de fato às necessidades dos clientes. Este livro vem para consolidar a área de Engenharia de Software para Ciência de Dados e capacitar profissionais interessados ou atuantes em Ciência de Dados na construção de sistemas baseados em Machine Learning, ao mostrar como construir esses sistemas end-to-end, adaptando e aplicando as melhores práticas para esse contexto. Você entenderá como aplicar abordagens ágeis para a engenharia de sistemas inteligentes e aprenderá a especificar e desenvolver sistemas baseados em Machine Learning na prática em Python, utilizando os principais algoritmos de classificação e regressão, seguindo princípios de projeto e boas práticas de codificação. Você verá como realizar o controle de qualidade de sistemas inteligentes, além de conhecer alternativas para essa arquitetura, com diferentes formas de implantação de modelos, incluindo na nuvem. Por fim, conhecerá conceitos de gerência de configuração e DevOps, comumente empregados neste tipo de projeto. O livro compila evidências científicas e experiências práticas de formação dos autores, que em 2021 criaram o primeiro curso de extensão em Engenharia de Software para Ciência de Dados do país, formando centenas de alunos em diversas turmas oferecidas pela PUC-Rio, tanto abertas quanto in-company.
Software Engineering For Data Scientists
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Author : Catherine Nelson
language : en
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
Release Date : 2024-04-16
Software Engineering For Data Scientists written by Catherine Nelson and has been published by "O'Reilly Media, Inc." this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-04-16 with Computers categories.
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
The Pragmatic Programmer For Machine Learning
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Author : Marco Scutari
language : en
Publisher: CRC Press
Release Date : 2023-03-31
The Pragmatic Programmer For Machine Learning written by Marco Scutari and has been published by CRC Press this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-03-31 with Computers categories.
Machine learning has redefined the way we work with data and is increasingly becoming an indispensable part of everyday life. The Pragmatic Programmer for Machine Learning: Engineering Analytics and Data Science Solutions discusses how modern software engineering practices are part of this revolution both conceptually and in practical applictions. Comprising a broad overview of how to design machine learning pipelines as well as the state-of-the-art tools we use to make them, this book provides a multi-disciplinary view of how traditional software engineering can be adapted to and integrated with the workflows of domain experts and probabilistic models. From choosing the right hardware to designing effective pipelines architectures and adopting software development best practices, this guide will appeal to machine learning and data science specialists, whilst also laying out key high-level principlesin a way that is approachable for students of computer science and aspiring programmers.
Engenharia De Software Para Cientistas De Dados
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Author : Catherine Nelson
language : pt-BR
Publisher: Novatec Editora
Release Date : 2024-08-20
Engenharia De Software Para Cientistas De Dados written by Catherine Nelson and has been published by Novatec Editora this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-08-20 with Computers categories.
A ciência de dados se materializa no código. A habilidade de escrever código reproduzível, robusto e escalável é imprescindível para o sucesso de um projeto de ciência de dados – e é absolutamente crucial para quem trabalha com código de produção. Este livro prático preenche a lacuna entre a ciência de dados e a engenharia de software e explica de forma clara como aplicar as melhores práticas da engenharia de software à ciência de dados. Exemplos são fornecidos em Python, extraídos de pacotes populares como o NumPy e o pandas. Caso queira escrever um código de ciência de dados melhor, este guia apresenta os tópicos essenciais que, muitas vezes, não são abordados nas aulas introdutórias de ciência de dados ou de programação, incluindo como: • Compreender estruturas de dados e programação orientada a objetos • Documentar seu código de forma clara e habilidosa • Empacotar e compartilhar seu código • Integrar código de ciência de dados a uma base de código maior • Aprender a escrever APIs • Criar código seguro • Aplicar práticas recomendadas a tarefas comuns, como testes, tratamento de erros e registro em logs • Trabalhar de modo mais eficaz com engenheiros de software • Escrever código mais eficiente, de fácil manutenção e robusto em Python • Implantar seus projetos de ciência de dados em produção • E muito mais.
Practical Data Science With Python 3
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Author : Ervin Varga
language : en
Publisher: Apress
Release Date : 2019-09-07
Practical Data Science With Python 3 written by Ervin Varga and has been published by Apress this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-09-07 with Computers categories.
Gain insight into essential data science skills in a holistic manner using data engineering and associated scalable computational methods. This book covers the most popular Python 3 frameworks for both local and distributed (in premise and cloud based) processing. Along the way, you will be introduced to many popular open-source frameworks, like, SciPy, scikitlearn, Numba, Apache Spark, etc. The book is structured around examples, so you will grasp core concepts via case studies and Python 3 code. As data science projects gets continuously larger and more complex, software engineering knowledge and experience is crucial to produce evolvable solutions. You'll see how to create maintainable software for data science and how to document data engineering practices. This book is a good starting point for people who want to gain practical skills to perform data science. All the code will be available in the form of IPython notebooks and Python 3 programs, which allow you to reproduce all analyses from the book and customize them for your own purpose. You'll also benefit from advanced topics like Machine Learning, Recommender Systems, and Security in Data Science. Practical Data Science with Python will empower you analyze data, formulate proper questions, and produce actionable insights, three core stages in most data science endeavors. What You'll LearnPlay the role of a data scientist when completing increasingly challenging exercises using Python 3Work work with proven data science techniques/technologies Review scalable software engineering practices to ramp up data analysis abilities in the realm of Big Data Apply theory of probability, statistical inference, and algebra to understand the data science practicesWho This Book Is For Anyone who would like to embark into the realm of data science using Python 3.
Software Engineering For Data Scientists
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Author : Catherine Nelson
language : en
Publisher:
Release Date : 2024-10
Software Engineering For Data Scientists written by Catherine Nelson and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-10 with Computers categories.
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, clearly explaining 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 you need (and 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 codebase 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
Estruturas De Dados
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Author : Thiago Leite e Carvalho
language : pt-BR
Publisher: Casa do Código
Release Date : 2023-06-13
Estruturas De Dados written by Thiago Leite e Carvalho and has been published by Casa do Código this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-06-13 with Computers categories.
As estruturas de dados são a base para a construção de algoritmos eficientes que possibilitam a construção sistemas computacionais de alta performance. Elas permitem o armazenamento e manipulação de dados e são essenciais para a solução de problemas complexos em diversas áreas em evidência: inteligência artificial, processamento de imagens, ciência de dados, Machine Learning e Engenharia de Software. Neste livro, Thiago Leite desmistifica as estruturas de dados clássicas, que são apresentadas nas principais linguagens do mercado: C, Java, C#, Python e JavaScript. Do básico ao avançado, você conhecerá conceitos e práticas de cada ED de forma objetiva, com exercícios e resoluções para complementar seu aprendizado. Com esse conhecimento, você saberá escolher quais as estruturas de dados mais adequadas e eficientes para cada contexto específico no seu dia a dia em desenvolvimento de software e assim conseguirá criar a melhor solução para seus problemas.
Effective Data Science Infrastructure
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Author : Ville Tuulos
language : en
Publisher: Simon and Schuster
Release Date : 2022-08-30
Effective Data Science Infrastructure written by Ville Tuulos and has been published by Simon and Schuster this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-08-30 with Computers categories.
Simplify data science infrastructure to give data scientists an efficient path from prototype to production. In Effective Data Science Infrastructure you will learn how to: Design data science infrastructure that boosts productivity Handle compute and orchestration in the cloud Deploy machine learning to production Monitor and manage performance and results Combine cloud-based tools into a cohesive data science environment Develop reproducible data science projects using Metaflow, Conda, and Docker Architect complex applications for multiple teams and large datasets Customize and grow data science infrastructure Effective Data Science Infrastructure: How to make data scientists more productive is a hands-on guide to assembling infrastructure for data science and machine learning applications. It reveals the processes used at Netflix and other data-driven companies to manage their cutting edge data infrastructure. In it, you’ll master scalable techniques for data storage, computation, experiment tracking, and orchestration that are relevant to companies of all shapes and sizes. You’ll learn how you can make data scientists more productive with your existing cloud infrastructure, a stack of open source software, and idiomatic Python. The author is donating proceeds from this book to charities that support women and underrepresented groups in data science. About the technology Growing data science projects from prototype to production requires reliable infrastructure. Using the powerful new techniques and tooling in this book, you can stand up an infrastructure stack that will scale with any organization, from startups to the largest enterprises. About the book Effective Data Science Infrastructure teaches you to build data pipelines and project workflows that will supercharge data scientists and their projects. Based on state-of-the-art tools and concepts that power data operations of Netflix, this book introduces a customizable cloud-based approach to model development and MLOps that you can easily adapt to your company’s specific needs. As you roll out these practical processes, your teams will produce better and faster results when applying data science and machine learning to a wide array of business problems. What's inside Handle compute and orchestration in the cloud Combine cloud-based tools into a cohesive data science environment Develop reproducible data science projects using Metaflow, AWS, and the Python data ecosystem Architect complex applications that require large datasets and models, and a team of data scientists About the reader For infrastructure engineers and engineering-minded data scientists who are familiar with Python. About the author At Netflix, Ville Tuulos designed and built Metaflow, a full-stack framework for data science. Currently, he is the CEO of a startup focusing on data science infrastructure. Table of Contents 1 Introducing data science infrastructure 2 The toolchain of data science 3 Introducing Metaflow 4 Scaling with the compute layer 5 Practicing scalability and performance 6 Going to production 7 Processing data 8 Using and operating models 9 Machine learning with the full stack
Metodologia De Pesquisa Em Engenharia De Software
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Author : Rafael Ris-Ala
language : pt-BR
Publisher: Rafael Ris-Ala
Release Date : 2024-01-02
Metodologia De Pesquisa Em Engenharia De Software written by Rafael Ris-Ala and has been published by Rafael Ris-Ala this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-01-02 with Computers categories.
Todo artigo científico transmite uma mensagem. No entanto, diversos profissionais enfrentam muitas dificuldades ao desenvolvê-lo, como a escolha do método a ser utilizado e o conteúdo a ser escrito. Por exemplo, você pode realizar um experimento extraordinário, mas se não souber como redigi-lo, não obterá êxito. Da mesma forma, você pode escrever bem, mas se não conduzir a pesquisa adequadamente, também não alcançará sucesso. O propósito desta obra é prepará-lo em todo o processo de produção científica e habilitá-lo a desenvolver trabalhos acadêmicos de alto impacto. Publicar um artigo científico é uma forma de expressar sua competência, criatividade e entusiasmo pela área de interesse. Para aprimorar seu trabalho é preciso reconhecer em que etapa você se encontra. Assim, este livro pretende orientá-lo em cada atividade da pesquisa, detalhando o ciclo de vida da produção científica em cinco etapas: definição, execução, redação, publicação e divulgação da pesquisa. Este é o guia definitivo para desenvolver artigos científicos de sucesso em Engenharia de Software. Além disso, ele também é relevante para diversas áreas do conhecimento, pois traz uma visão ampla da ciência, aborda conhecimentos modernos e detalha cada etapa da produção científica de forma ilustrada e didática. Esta obra é essencial para estudantes e professores, bem como para profissionais que desejam enriquecer seus projetos corporativos. Compreender a “Metodologia de Pesquisa em Engenharia de Software” permite a você: · elaborar seu plano de pesquisa; · conduzir os principais métodos de pesquisa em Engenharia de Software; · escrever seus artigos de forma consistente; · consultar as principais bases científicas; · promover sua pesquisa para a sociedade; · adquirir dicas, dinâmicas práticas e ferramentas úteis; · tornar-se um pesquisador relevante; e · desenvolver autonomia na realização de sua pesquisa acadêmica.
Jornada Python
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Author : André Guilhon
language : pt-BR
Publisher: Brasport
Release Date :
Jornada Python written by André Guilhon and has been published by Brasport this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Neste livro você será guiado em uma viagem chamada “Jornada Python”, iniciando com os fundamentos da linguagem, passando por orientação a objetos, boas práticas de programação e chegando a alguns assuntos mais avançados, como o desenvolvimento de aplicações web e ciência de dados. Esperamos vocês. Tenha uma boa viagem! /// A Jornada Colaborativa Era uma vez um professor universitário que sonhava em lançar um livro quando finalizou o mestrado em 2006. O sonho começou a ser concretizado em 2017 com o livro “Jornada DevOps”, mas alguns obstáculos travaram sua evolução após a escrita de três capítulos. Em setembro de 2018, durante sua palestra na PUC Minas, surgiu um click: “Será que outras pessoas apaixonadas por DevOps ajudariam com a escrita colaborativa?” Dezenas de colaboradores aceitaram o convite e o livro foi lançado para 350 pessoas no dia 06 de junho de 2019 no Centro de Convenções SulAmérica, no Rio de Janeiro. A escalada dos times gerou novas amizades, aprendizados, doação de R$ 277.000,00 para instituições com o lançamento de 15 livros e sonhamos transformar mais vidas com a inteligência coletiva e o apoio de empresas amigas. Antonio Muniz Fundador da Jornada Colaborativa, organização e curadoria de 20 livros. André Guilhon e Tatiana Escovedo Líderes do time organizador do livro, curadoria e revisão técnica. /// COAUTORES: Adamys Monnerat Alexandra Raibolt Alexandro Angelo Romeira André Guilhon Antonio Muniz Bruno Hanai Carlos Eduardo Silva Castro Cassius T. C. Mendes Cláudio Henrique Franco Gomes Daniele A. Longato da Silva Davi Frazão Davi Luis de Oliveira Eduardo Bizarria Gaspar Edytarcio Pereira Élysson Mendes Rezende Eric Gomes Everton de Castro Filipe Rudá Flávio Mariano Francisco Hugo Siqueira Rosa Guilherme Arthur de Carvalho Guilherme de Almeida Gasque Guilherme Ito Guilherme Rozenblat Helcio Gomes Jefferson da S. Nascimento Joan Davi João Pedro Prates da Conceição Galhianne John Kevid Juliana Guamá Karina Tiemi Kato Karine Cordeiro Lourena Ohara Lucas Pastana Lucas Vieira Araujo Luiz Paulo O. Paula Marcell Guilherme C. da Silva Marco Alencastro Marcos Alexandre Castro Marcus Paiva Mikaeri Ohana Estevam Candido Naiara Cerqueira Pablo Augusto Furtado Paulo R. Z. Pinto Rafael Gonsalves Cruvinel Reinaldo Maciel Rodrigo Alves Mendonça Rodrigo Isensee Roger Sampaio Saulo Filho Percival Sérgio Berlotto Jr. Sidnei Santiago Tatiana Escovedo Viviane Laporti William Villela de Carvalho Wygna Yngrid da Silva Matias Xavier Yussif Barcelos Dutra