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
- K-fold, stratified k-fold ve time series split arasındaki farklar
- Makine öğrenmesinde transfer öğrenme algoritmaları hakkında en yeni gelişmeler nelerdir?
- Pandas kütüphanesi nedir?
- Eğitim ve öğretimde veri analitiği kullanımı
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Veri bilimi projelerinde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin uygulanabilirliği ve sonuçları nasıl karşılaştırılır
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Kümelendirme (clustering) nedir?
- Veri tabaninda indeks kullanımı nasıl daha verimli hale getirilebilir?
- Big Data Nedir
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısına etkisi nasıl açıklanabilir
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Veri biliminde outlier detection yöntemleri nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde özellik mühendisliği sürecinin model performansına etkisi nasıl analiz edilir?
- Matplotlib ne işe yarar?
- Görüntü sınıflandırmada CNN temelleri: konvolüsyon ve havuzlama
- Model değerlendirme nasıl yapılır?
- OLTP ve OLAP farkı: veri ambarı ve göl (data lake) mimarisi
- PCA nedir ve nasıl uygulanır?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme kapasitesi üzerindeki etkileri nelerdir
