資料科學家、分析師和初級開發人員：從「 coder 」過渡到「 software engineer 」並學習交付程式碼
從這 28 小時的課程，你會學到
- 搭建專業的 Python 開發環境－Visual Studio Code、pyenv、git、自動完成
- 透過 GitHub 學習專業的 git 工作流程，透過 GitHub Actions 學習 CI / CD
- 使用 ZSH 和外掛使終端更加直觀
- 將Python軟體進行版本打包並發佈給社區
- 設定自動程式碼品質檢查（測試、linting、文檔、類型檢查等）
要求
- 基礎Linux/bash知識：cp、mv、ls、rm等； <– 裡面有一個資源可以幫助解決這個問題； 安裝指令的能力
- 支援本機 Linux 終端機的電腦。 如果您在 MacOS 或 Linux 上運行，那就沒問題了。 如果您使用的是 Windows 10 或 11，我們將介紹如何安裝 WSL 2（請參閱早期的 Windows 影片）。
- 了解 Python 語法：loops (迴圈)、functions (函數)、classes (類)等。
- 輕鬆擺脫谷歌搜尋錯誤
課程說明
這是一門關於從「coder (編寫程式碼的人)」過渡到「software engineer (軟體工程師) 」的課程。 它特別涵蓋了使用 Python 開發和「交付」生產就緒軟體所需的工具。
身為 MLOps 工程師，我的職責是幫助資料科學家、分析師和初級工程師在將產品投入生產方面變得更加自給自足。
本課程涵蓋了基礎工具、工程實踐和職業建議，新工程師在加入團隊時應在入職過程中獲得這些建議（但他們通常不會得到指導！）。
在本課程結束時，您應該有信心在團隊環境中為複雜的軟體專案做出貢獻，無論是開源還是在公司（或請在 30 天內申請退款！）。
您將了解封閉原始碼和開源專案的運作方式以及如何運行自己的專案。
在課程中，我們編寫的程式碼很少，而是專注於軟體工程的非編碼方面，使您成為軟體工程社群的有效成員。
也就是說，在學習本課程之前，您應該充分掌握 Python 基礎（迴圈、函數、類等）。
期待學習
- 如何建構專業的 Python 開發環境
- 如何使用 Visual Studio Code 建立專業的 Python 開發工作流程； 特別強調自動完成
- 如何使用 git、GitHub、「分支策略」以及它們與 VS Code 和終端機的集成
- 如何編寫乾淨、可維護的程式碼並確保為專案貢獻的所有程式碼都是高品質的（測試、linting、格式化、類型檢查、文檔等）
- 如何透過打包、版本控制、持續整合和持續交付為廣大受眾發布生產品質的軟體（預先提交、GitHub Actions、PyPI）
- 如何將上述所有要點模板化，以便您可以在幾秒鐘內創建新的高品質項目
在支付本課程費用之前，請先試聽預覽講座，以便了解它是否適合您。
課程見！
Eric
目標受眾
- 滿足要求並對學習成果感興趣的中低階到高級 Python 開發人員。
- 想要建立一個開發環境來編寫「生產就緒」軟體的資料科學家、分析師、初級開發人員和自學成才的開發人員
講師簡介
Eric Riddoch 導師|資深機器學習維運( ML Ops )工程師
嗨，我是 Eric
我在這個行業工作了 4 年多，前兩年擔任資料工程師（Python、Airflow、Kubernetes、AWS、Snowflake），最近兩年在一家產品植入公司擔任 MLOps 工程師稱為 BENLabs。
我共同組織了 MLOps 社區聚會的美國猶他州分會。 如果您在附近，請加入我們！
我擁有在 AWS 上建置系統的豐富經驗，確保從網路和應用程式的角度來看它們是安全的； 此外，它們還具有可擴展性、可監控性和可測試性。 我在 CI / CD、編寫和測試基礎設施即程式碼以及全端開發方面做了相當多的工作。
字幕：英文
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