内容紹介：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。
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。
もくじ情報：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

ネルソン，キャサリン(ネルソン，キャサリン)
フリーランスのデータサイエンティスト兼ライター。Ｏｘｆｏｒｄ大学で地球科学の修士号、Ｄｕｒｈａｍ大学で地球物理学の博士号を取得。地球物理学者としてのキャリアでは、古代の火山を研究し、グリーンランドでの石油探査に従事していた。現在の専門は機械学習の説明可能性とモデル分析、プライバシー保護型機械学習など多岐にわたる。以前はＳＡＰ　Ｃｏｎｃｕｒのプリンシパル・データサイエンティストとして、ビジネス旅行者の体験を向上させるための機械学習アプリケーションの革新的な提供方法を探求していた（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）