![[Análises] Engenharia de Software para Cientistas de Dados (Catherine Nelson) Resumidos.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2507357/c1a-085k3-ww4dqd29h47k-xuiffr.jpg)
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Engenharia de Software para Cientistas de Dados (Catherine Nelson)
- Amazon Brazil Store: https://www.amazon.com.br/dp/8575229176?tag=9natreebrazil-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Engenharia-de-Software-para-Cientistas-de-Dados-Catherine-Nelson.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Engenharia+de+Software+para+Cientistas+de+Dados+Catherine+Nelson+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Leia mais: https://brazil.9natree.com/read/8575229176/
#reprodutibilidadedecódigo #modularizaçãodepipelines #refatoraçãodenotebooks #interfacesecontratos #segurançaemmachinelearning #EngenhariadeSoftwareparaCientistasdeDados
Engenharia de Software para Cientistas de Dados: De Notebooks a Sistemas Escaláveis, de Catherine Nelson, é uma obra de não ficção técnica voltada à interseção entre ciência de dados e engenharia de software. O livro parte de um problema muito comum na prática: projetos que funcionam em notebooks, mas não resistem às exigências de manutenção, reprodutibilidade, escalabilidade e segurança quando precisam entrar em produção. A proposta central é mostrar como transformar código experimental em sistemas mais organizados, confiáveis e adequados a ambientes reais de execução. A autora trata de temas como modularização, refatoração, interfaces, contratos, acoplamento e práticas de segurança específicas para machine learning. Com isso, o livro oferece uma ponte entre o trabalho exploratório típico da análise de dados e as necessidades de construção de software sustentável, ajudando o leitor a pensar não apenas no modelo, mas no sistema que o suporta.
- Amazon Brazil Store: https://www.amazon.com.br/dp/8575229176?tag=9natreebrazil-20
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Engenharia de Software para Cientistas de Dados: De Notebooks a Sistemas Escaláveis, de Catherine Nelson, é uma obra de não ficção técnica voltada à interseção entre ciência de dados e engenharia de software. O livro parte de um problema muito comum na prática: projetos que funcionam em notebooks, mas não resistem às exigências de manutenção, reprodutibilidade, escalabilidade e segurança quando precisam entrar em produção. A proposta central é mostrar como transformar código experimental em sistemas mais organizados, confiáveis e adequados a ambientes reais de execução. A autora trata de temas como modularização, refatoração, interfaces, contratos, acoplamento e práticas de segurança específicas para machine learning. Com isso, o livro oferece uma ponte entre o trabalho exploratório típico da análise de dados e as necessidades de construção de software sustentável, ajudando o leitor a pensar não apenas no modelo, mas no sistema que o suporta.
