文件名称：easydata:用于在Python中执行可重现数据科学的灵活模板
文件大小：188KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 09:13:38
Python
Cookiecutter EasyData 面向数据科学家，团队和研讨会组织者的python框架和git模板，旨在使您的数据科学具有可重现性 对于我们大多数人来说，数据科学是5％的科学，60％的数据清理和35％的IT地狱。 Easydata通过帮助您实现95％的目标 可复制的python环境， 可复制的数据集，以及 可重复的工作流程 换句话说，Easydata是一个模板，库和工作流，可让您快速而可重复地启动并运行数据科学分析。 什么是Easydata？ Easydata是用于构建自定义数据科学git repos的python cookiecutter，它提供： 专心合作，讲故事的工作流程， 一个支持此工作流程的python框架 用于conda和pip环境管理的Makefile包装器 预先建立的数据集配方，以及 有关进行可重复数据科学的大量培训材料和文档资料库。 Easydata
【文件预览】：
easydata-master
----.gitignore(79B)
----requirements.txt(54B)
----{{ cookiecutter.repo_name }}()
--------setup.py(393B)
--------.gitignore(1KB)
--------reports()
--------Makefile(5KB)
--------framework-docs()
--------data()
--------{{ cookiecutter.module_name }}()
--------models()
--------LICENSE(3KB)
--------.env(486B)
--------notebooks()
--------README.md(8KB)
--------.cookiecutter-easydata.json(29B)
--------Makefile.include(410B)
--------environment.yml(702B)
--------Makefile.envs(2KB)
--------.circleci()
--------references()
--------catalog()
--------docs()
--------.post-create-environment.txt(668B)
--------tox.ini(50B)
----circleci-cookiecutter-easydata.json(367B)
----.travis.yml(1KB)
----.cookiecutter-easydata-test-circleci.yml(280B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(5KB)
----.cookiecutter-easydata-test.yml(282B)
----tests()
--------test_creation.py(2KB)
----cookiecutter.json(569B)
----mkdocs.yml(850B)
----.circleci()
--------config.yml(3KB)
----.gitattributes(12B)
----hooks()
--------post_gen_project.py(2KB)
----docs()
--------New-Dataset-Template.ipynb(10KB)
--------index.md(2KB)
--------New-Edge-Template.ipynb(5KB)
--------css()
--------README.md(489B)
--------00-xyz-sample-notebook.ipynb(5KB)
--------favicon.ico(318B)
--------datasets.md(6KB)
--------Add-csv-template.ipynb(9KB)
--------Add-derived-dataset.ipynb(8KB)
--------test_docs.py(2KB)
--------opinions.md(9KB)