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.

Poucos livros sobre gestão de projetos de software têm sido tão influentes e perenes quanto O Mítico Homem-Mês. Com uma rica mistura de fatos sobre engenharia de software e opiniões que provocam a reflexão, Frederick Brooks oferece sua visão para todos aqueles que lidam com a gestão de projetos complexos. Os ensaios deste livro vêm diretamente da experiência de Frederick como gerente de projetos para a família de computadores System/360 da IBM e, posteriormente, com o OS/360, seu massivo sistema de software. Passados 20 anos da publicação original, em 1975, Brooks revisou suas ideias originais, adicionando novos pensamentos e conselhos em uma edição especial de aniversário. Agora, quase 35 anos depois da primeira edição, comemorando sua primeira versão em português, Brooks concede uma entrevista exclusiva sobre seu trabalho, que os leitores podem conferir nas primeiras páginas deste livro.O argumento central de O Mítico Homem-Mês é o de que grandes projetos de programação sofrem de problemas de gestão cuja natureza difere dos projetos pequenos em função da divisão das tarefas; a integridade conceitual de um produto é um fator crítico em seu desenvolvimento; e que é difícil, mas possível, atingir tal integridade. Seu ensaio seminal de 1986, "Não existe bala de prata" também está aqui, complementado por um novo texto da edição de 1995, onde Brooks afirma que "Não haverá nenhuma bala de prata no intervalo de dez anos". Estes dez anos já se passaram e Brooks continua atual.

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