Engenharia de Software para CiĂȘncia de Dados
Um guia de boas prĂĄticas com ĂȘnfase na construção de sistemas de Machine Learning em Python
Marcos Kalinowski, Tatiana Escovedo, Hugo Villamizar, HĂ©lio Lopes
- 476 pages
- Portuguese
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- Disponible sur iOS et Android
Engenharia de Software para CiĂȘncia de Dados
Um guia de boas prĂĄticas com ĂȘnfase na construção de sistemas de Machine Learning em Python
Marcos Kalinowski, Tatiana Escovedo, Hugo Villamizar, HĂ©lio Lopes
Ă propos de ce livre
Os avanços recentes na ĂĄrea de CiĂȘncia de Dados - em especial em Machine Learning - tĂȘm tornado viĂĄvel e de relevĂąncia prĂĄtica novas soluçÔes de software, que podem aprender a partir de dados e realizar prediçÔes inteligentes. Entretanto, para que esses sistemas tenham sucesso, devem ser construĂdos considerando as boas prĂĄticas da ĂĄrea de Engenharia de Software para atenderem de fato Ă s necessidades dos clientes. Este livro vem para consolidar a ĂĄrea de Engenharia de Software para CiĂȘncia de Dados e capacitar profissionais interessados ou atuantes em CiĂȘncia de Dados na construção de sistemas baseados em Machine Learning, ao mostrar como construir esses sistemas end-to-end, adaptando e aplicando as melhores prĂĄticas para esse contexto.VocĂȘ entenderĂĄ como aplicar abordagens ĂĄgeis para a engenharia de sistemas inteligentes e aprenderĂĄ a especificar e desenvolver sistemas baseados em Machine Learning na prĂĄtica em Python, utilizando os principais algoritmos de classificação e regressĂŁo, seguindo princĂpios de projeto e boas prĂĄticas de codificação. VocĂȘ verĂĄ como realizar o controle de qualidade de sistemas inteligentes, alĂ©m de conhecer alternativas para essa arquitetura, com diferentes formas de implantação de modelos, incluindo na nuvem. Por fim, conhecerĂĄ conceitos de gerĂȘncia de configuração e DevOps, comumente empregados neste tipo de projeto. O livro compila evidĂȘncias cientĂficas e experiĂȘncias prĂĄticas de formação dos autores, que em 2021 criaram o primeiro curso de extensĂŁo em Engenharia de Software para CiĂȘncia de Dados do paĂs, formando centenas de alunos em diversas turmas oferecidas pela PUC-Rio, tanto abertas quanto in-company.