Jupyter Notebook en iyi uygulamaları: dosya yapısı ve yeniden üretilebilirlik
Jupyter Notebook En İyi Uygulamaları
Jupyter Notebook kullanırken uyulması gereken bazı en iyi uygulamalar, dosya yapısı ve yeniden üretilebilirlik açısından oldukça önemlidir.Dosya Yapısı
- Düzenli Klasör Yapısı: Projelerinizi farklı klasörlerde organize edin. Örneğin, veri, kod ve sonuçlar için ayrı klasörler oluşturun.
- Açıklayıcı Dosya İsimleri: Dosyalarınızı anlaşılır ve açıklayıcı isimlerle adlandırın. Bu, ister veri ister sonuç dosyaları olsun, işinizi kolaylaştırır.
- Notlar ve Belgelere Yer Verin: Proje ile ilgili notlar, belgeler veya kaynaklar için ayrı bir klasör oluşturun.
Yeniden Üretilebilirlik
- Kütüphane ve Versiyon Yönetimi: Kullanılan kütüphanelerin versiyonlarını belirtin ve bir requirements.txt (gereksinimler) dosyası oluşturun.
- Belgelendirme: Kodunuzu ve analizlerinizi açıklayan yeterli yorumlar ekleyin. Gerekli olan her adımı açıklayın.
- Veri Yönetimi: Verilerinizi dışarıdan erişilebilir bir formatta saklayın ve sağlama alınabilirlik için versiyonlayın.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- NumPy nedir ve neden kullanılır?
- BDT yöntemi ile ilgili en etkili uygulamalar nelerdir?
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- Karmaşık veriler nasıl sadeleştirilir?
- Görüntüde nesne tespiti: YOLO–Faster R-CNN farkları
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Matplotlib ne işe yarar?
- Veri bilimi için en iyi online kurslar nelerdir?
- Veri dönüştürme nedir?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- ARIMA modeli nasıl çalışır?
- Feature store nedir?
- DataFrame nedir ve nasıl oluşturulur?
- Veri tabanı tasarımı ve normalizasyonu nedir?
- CSV dosyası nedir ve nasıl okunur?
- Kümeleme: K-Means, DBSCAN ve HDBSCAN karşılaştırması
- Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
- Overfitting nedir ve nasıl önlenir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi model optimizasyonu yöntemleri nelerdir?
- Zaman serisinde çok adımlı tahmin (multi-step) ve yeniden örnekleme