Plataforma: a revolução da estratégia

Mesmo um código ruim pode funcionar. Mas se ele não for limpo, pode acabar com uma empresa de desenvolvimento. Perdem-se a cada ano horas incontáveis e recursos importantes devido a um código mal escrito. Mas não precisa ser assim.O renomado especialista em software, Robert C. Martin, apresenta um paradigma revolucionário com Código limpo: Habilidades Práticas do Agile Software. Martin se reuniu com seus colegas do Mentor Object para destilar suas melhores e mais ágeis práticas de limpar códigos “dinamicamente” em um livro que introduzirá gradualmente dentro de você os valores da habilidade de um profissional de softwares e lhe tornar um programador melhor –mas só se você praticar.Que tipo de trabalho você fará? Você lerá códigos aqui, muitos códigos. E você deverá descobrir o que está correto e errado nos códigos. E, o mais importante, você terá de reavaliar seus valores profissionais e seu comprometimento com o seu ofício.Código limpo está divido em três partes. Na primeira há diversos capítulos que descrevem os princípios, padrões e práticas para criar um código limpo.A segunda parte consiste em diversos casos de estudo de complexidade cada vez maior. Cada um é um exercício para limpar um código – transformar o código base que possui alguns problemas em um melhor e eficiente. A terceira parte é a compensação: um único capítulo com uma lista de heurísticas e “odores” reunidos durante a criação dos estudos de caso. O resultado será um conhecimento base que descreve a forma como pensamos quando criamos, lemos e limpamos um código.Após ler este livro os leitores saberão:✔ Como distinguir um código bom de um ruim✔ Como escrever códigos bons e como transformar um ruim em um bom✔ Como criar bons nomes, boas funções, bons objetos e boas classes✔ Como formatar o código para ter uma legibilidade máxima✔ Como implementar completamente o tratamento de erro sem obscurecer a lógica✔ Como aplicar testes de unidade e praticar o desenvolvimento dirigido a testesEste livro é essencial para qualquer desenvolvedor, engenheiro de software, gerente de projeto, líder de equipes ou analistas de sistemas com interesse em construir códigos melhores.

A comunidade de desenvolvimento de softwares reconhece que a modelagem de domínios é fundamental para o design de softwares. Através de modelos de domínios, os desenvolvedores de software conseguem expressar valiosas funcionalidades e traduzi-las em uma implementação de software que realmente atenda às necessidades de seus usuários. Mas, apesar de sua óbvia importância, existem poucos recursos práticos que explicam como incorporar uma modelagem de domínios eficiente no processo de desenvolvimento de softwares.O Domain-Driven Design atende essa necessidade. Este não é um livro sobre tecnologias específicas. Ele oferece aos leitores uma abordagem sistemática com relação ao domain-driven design, ou DDD, apresentando um conjunto abrangente de práticas ideais de design, técnicas baseadas em experiências e princípios fundamentais que facilitam o desenvolvimento de projetos de software que enfrentam domínios complexos. Reunindo práticas de design e implementação, este livro incorpora vários exemplos baseados em projetos que ilustram a aplicação do design dirigido por domínios no desenvolvimento de softwares na vida real. Com este livro em mãos, desenvolvedores orientados a objetos, analistas de sistema e designers terão a orientação de que precisam para organizar e concentrar seu trabalho, criar modelos de domínio valiosos e úteis, e transformar esses modelos em implementações de software duradouras e de alta qualidade.

Métodos estatísticos são uma parte crucial da ciência de dados; ainda assim, poucos cientistas de dados têm formação estatística. Os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam os tópicos sob a perspectiva da ciência de dados. Este guia prático explica como aplicar diversos métodos estatísticos em ciência de dados, ensina a evitar seu mau uso e aconselha sobre o que é importante e o que não é. Muitos recursos da ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de uma perspectiva estatística aprofundada. Se você está familiarizado com a linguagem de programação R e tem algum conhecimento estatístico, este guia fará a ponte de forma fácil e acessível. Com este livro, você aprenderá: “ Este livro não é só mais um livro universitário de estatística ou um manual de aprendizado de máquina. É muito melhor: ele faz a conexão entre termos e princípios estatísticos úteis e os jargões e a prática da exploração de dados, com explicações clarase muitos exemplos. Este livro é uma referência incrível para iniciantes e veteranos da ciência de dados.” ―Galit Shmueli Principal autora da série best-seller Data Mining for Business Analytics e professora titular na National Tsing Hua University, Taiwan