drivendataorg/cookiecutter-data-science
A logical, reasonably standardized, but flexible project structure for doing and sharing data science work.
解决的问题
解决数据科学项目中缺乏一致性和组织性的问题，提供一个标准化但灵活的目录结构，使工作更具可复现性，并更易于共享。
工作原理
这是一个命令行工具，用于生成预定义的项目模板。当用户运行 ccds 命令时，它会创建一个包含专用空间的文件夹层级，用于存放原始数据、处理后的数据、笔记本、训练好的模型、源代码和文档。
适用人群
希望实施项目组织最佳实践、避免无结构项目文件夹混乱的数据科学家和研究人员。
主要亮点
- 标准化布局：将项目组织为清晰的类别，如
data/raw、data/processed和models。 - 集成工具：包含一个
Makefile用于便捷命令，以及一个pyproject.toml用于配置。 - 模块化源代码：提供专用目录用于项目特定的 Python 模块，包括用于特征工程和模型训练的独立文件。
- 版本控制：允许用户检出项目模板的特定版本或分支。
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