drivendataorg/cookiecutter-data-science
A logical, reasonably standardized, but flexible project structure for doing and sharing data science work.
何を解決するか
データサイエンスプロジェクトにおける一貫性と整理の欠如に対処し、再現性が高く、共有しやすい標準化されたが柔軟なディレクトリ構造を提供します。
動作方法
コマンドラインツールとして、事前に定義されたプロジェクトテンプレートを生成します。ユーザーが ccds コマンドを実行すると、生データと処理済みデータ、ノートブック、トレーニング済みモデル、ソースコード、ドキュメント用の専用フォルダを含むフォルダ階層が作成されます。
対象ユーザー
プロジェクトの整理にベストプラクティスを適用したいデータサイエンティストや研究者で、構造のないプロジェクトフォルダの混乱を避けたい人。
特徴
- 標準化されたレイアウト:
data/raw、data/processed、modelsなどの明確なカテゴリにプロジェクトを整理します。 - 統合されたツールキット: 機能的なコマンドを提供する
Makefileと設定を管理するpyproject.tomlを含みます。 - モジュール化されたソースコード: プロジェクト固有のPythonモジュール用の専用ディレクトリを提供し、特徴量エンジニアリングやモデルトレーニング用の別々のファイルを含みます。
- バージョン管理: プロジェクトテンプレートの特定のバージョンやブランチをチェックアウトできます。
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