“Cookiecutter Data Science” — это английский термин, обозначающий шаблон проекта или структуру, призванную упростить процесс настройки и организации проектов по науке о данных. Он обеспечивает стандартизированную структуру, организацию файлов и начальный каркас кода, что позволяет ученым, работающим с данными, быстро начинать свои проекты и поддерживать согласованность между различными проектами. Вот несколько методов, которые можно использовать с примерами кода:

1. Настройка проекта Cookiecutter Data Science:

   • Установить Cookiecutter: pip install cookiecutter
   • Создайте новый проект на основе шаблона: cookiecutter https://github.com/drivendata/cookiecutter-data-science

2. Организация структуры проекта.
   Шаблон Cookiecutter Data Science обычно создает структуру проекта с такими каталогами, как «данные», «блокноты», «отчеты» и т. д. Вы можете изменять или добавлять каталоги в соответствии с вашими предпочтениями. требования проекта.

3. Управление данными:

   • Загрузка данных с помощью pandas:

     import pandas as pd
     data = pd.read_csv('data/sample.csv')

   • Изучение данных:

     data.head()
     data.describe()

4. Разработка и оценка модели:

   • Построение модели машинного обучения с помощью scikit-learn:

     from sklearn import svm
     from sklearn.model_selection import train_test_split
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2)
     model = svm.SVC()
     model.fit(X_train, y_train)
     predictions = model.predict(X_test)

5. Визуализация:

   • Отображение данных с помощью Matplotlib:

     import matplotlib.pyplot as plt
     plt.scatter(data['x'], data['y'])
     plt.xlabel('X')
     plt.ylabel('Y')
     plt.title('Scatter Plot')
     plt.show()

6. Отчетность и документация:

   • Создание отчетов с помощью Jupyter Notebook или JupyterLab:

     # Markdown cell
     # Title: My Data Science Project Report
     # Code cell
     import pandas as pd
     data = pd.read_csv('data/sample.csv')
     data.head()