drivendata/cookiecutter-data-science
Cookiecutter Data Science
Ce projet est un scaffold Cookiecutter et un modèle de projet de science des données qui automatise la création d'une hiérarchie de dossiers cohérente pour les projets analytiques. Il fournit une structure de répertoire standardisée et un squelette de projet conçu pour organiser les workflows de science des données afin de favoriser la reproductibilité et la collaboration.
Le framework établit une mise en page standardisée pour les pipelines de données et un cadre de recherche reproductible. Il sépare les étapes d'ingestion, de nettoyage et de modélisation des données pour assurer une piste d'audit claire des transformations et des résultats de recherche cohérents.
Le projet organise le travail en fournissant une hiérarchie de répertoires basée sur des conventions pour les données brutes, les jeux de données traités, les notebooks et le code source. Cette approche soutient le machine learning collaboratif et l'organisation structurée des pipelines de données.
Features
- Template-Based Project Scaffolders - Generates a predefined directory hierarchy by substituting user-defined variables into boilerplate files.
- Workflow Reproducibility - Creates a consistent project layout that allows researchers to easily replicate results and understand the data pipeline.
- Project Organization Standards - Sets up a standardized folder structure to keep datasets, notebooks, and source code organized throughout research.
- Reproducible Research - Implements a structured layout for organizing raw data, processed datasets, and source code for reproducibility.
- Data Pipeline Layouts - Provides a directory convention for separating data ingestion, cleaning, and modeling stages.
- Data Science Project Templates - Creates a standardized directory structure and template to bootstrap reproducible data science projects.
- Pipeline Directory Structuring - Organizes raw data and processed outputs into a logical hierarchy to maintain a clear audit trail of transformations.
- Cookiecutter Templates - Provides a template for the Cookiecutter CLI to automate the creation of consistent folder hierarchies.
- Directory-Based Organization - Provides a convention-based directory hierarchy to organize data, notebooks, and source code for reproducibility.
- Project Structure Standardization - Ensures a consistent project layout across different research environments to improve collaboration.
- Collaborative Machine Learning Workflows - Establishes a shared directory convention so multiple team members can contribute to the same codebase without confusion.
- Jinja2 Template Renderers - Uses Jinja2 template rendering to dynamically inject project names and metadata during initialization.
- Template Variable Substitutions - Maps user inputs to specific placeholders throughout the generated folder structure via configuration.
- Modèles de projet - Logical and reproducible project directory structure for data science.
