Développement Python : Science des données, tests et distribution

Écrire des scripts Python de base est un excellent début, mais pour amener votre code à un niveau professionnel, vous devez apprendre à gérer les données, à écrire des tests automatisés et à distribuer votre travail. Ce cours textuel vous guide étape par étape à travers les pratiques fondamentales du développement Python moderne, vous montrant comment structurer des projets de science des données, assurer la qualité du code et partager vos packages avec d'autres. Vous apprendrez à : * Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données en nettoyant et en analysant des ensembles de données avec des bibliothèques modernes. * Mettre en œuvre des tests automatisés à l'aide de pytest pour garantir que votre code reste fiable et sans bug. * Appliquer des indications de type et des dataclasses pour écrire du code Python auto-documenté, propre et maintenable. * Configurer des flux de travail modernes d'empaquetage et de distribution pour partager vos bibliothèques avec la communauté. * Créer des visualisations de données écrites claires et des rapports à l'aide de bibliothèques de traçage standard. Vous commencerez par les bases absolues des structures de données et des principes de test avant de passer à des exercices écrits pratiques qui simulent des flux de travail de développement réels. Ce cours est conçu pour les apprenants qui connaissent la syntaxe de base de Python et souhaitent apprendre à structurer, tester et distribuer des applications de données réelles. Aucune expérience préalable en matière de test ou d'empaquetage n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour améliorer votre programmation Python et créer des projets de données prêts pour la distribution.