Kontynuujemy temat tworzenia wysokiej jakości oprogramowaniu w kontekście przetwarzania danych. W tym wpisie porównamy jak R i Python radzą sobie ze wspomaganiem użytkownika w pisaniu przejrzystego, dobrego kodu. Temat jest szeroki, skupimy się na 4 zagadnieniach: Jak powinien wyglądać szablon projektu Data Science? Dlaczego konwencje nazewnictwa mają znaczenie i czym linter? Dlaczego ważna jest ujednolicone formatowania kodu? Czym jest CI/CD i jak wykorzystywać go do tworzenia wysokiej jakości oprogramowania? Python Zacznijmy od poezji: Zen of Python - PEP20.

Kontynuuj czytanie

W ciągu najbliższych tygodni na Szychcie pojawi się seria wpisów, które mają przybliżyć tworzenie dobrej jakości kodu w kontekście przetwarzania danych. Wpisy będą techniczne, nie będzie wykresów i narracji zbudowanych na danych. Jednocześnie jest to dobra okazja do porównania dwóch języków programowania R i Pythona, z czego skorzystamy. Który język będzie górą? Czy filozofia, która za nimi stoi jest zbliżona? Która społeczność kładzie większy nacisk na tworzenie wysokiej jakości kodu?

Kontynuuj czytanie

Uwaga, wpis techniczny! Kilka miesięcy temu została wypuszczona nowa wersja Pythona 3.9. Ponieważ dwa lata temu R przestał być językiem, w którym programuję ,,na co dzień" nowości Pythona mnie ciekawią i postanowiłem, że oprócz wykresów i analiz danych warto dzielić się także nieco bardziej technicznymi aspektami. To pierwsza odsłona nowej, technicznej twarzy Szychty :) Co znajdziemy w nowej wersji Pythona? Zestawień nowości jest w internecie bardzo dużo, choćby tutaj. Chciałbym się skupić na tej, która najbardziej mnie zainteresowała czyli uproszczenie typowania funkcji.

Kontynuuj czytanie

Zdjęcie autora

Szychta w danych

Blog o poznawaniu świata za pomocą danych

Piotr Sobczyk