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Awesome GitHub RepositoriesData Pipeline Layouts
Directory conventions that separate data ingestion, cleaning, and modeling stages.
Distinct from Data Cleaning Pipelines: Existing candidates focus on the data transformation logic or standardization of data values, not the physical folder layout of the pipeline.
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Awesome Data Pipeline Layouts GitHub Repositories
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- drivendata/cookiecutter-data-science
drivendata/cookiecutter-data-science
9,919Ver en GitHubEste proyecto es un scaffold de Cookiecutter y una plantilla de proyecto de ciencia de datos que automatiza la creación de una jerarquía de carpetas consistente para proyectos analíticos. Proporciona una estructura de directorios estandarizada y un esqueleto de proyecto diseñado para organizar flujos de trabajo de ciencia de datos, apoyando la reproducibilidad y la colaboración. El framework establece un diseño de pipeline de datos estandarizado y un framework de investigación reproducible. Separa las etapas de ingesta, limpieza y modelado de datos para garantizar un registro de auditoría claro de las transformaciones y resultados de investigación consistentes. El proyecto organiza el trabajo proporcionando una jerarquía de directorios basada en convenciones para datos sin procesar, conjuntos de datos procesados, notebooks y código fuente. Este enfoque apoya el machine learning colaborativo y la organización estructurada de pipelines de datos.
Provides a directory convention for separating data ingestion, cleaning, and modeling stages.
Python
