¿Cómo estructura un proyecto de ciencia de datos?

El éxito en los proyectos de ciencia de datos requiere dedicación al descubrimiento y la exploración. Pero primero, debes entender el proceso y optimizarlo para asegurar que los resultados sean confiables y que el proyecto sea fácil de seguir, mantener y modificar cuando sea necesario.

La mejor y más rápida manera de estructurar su Proyecto de ciencia de los datos es utilizar una plantilla maestra. Usted puede encontrar algunos excelentes en línea, pero tenga cuidado de que no pueden cubrir buenas prácticas, como configurar, formatear y probar el código.

Usted necesita algo que es mantenible y reproducible y no toma demasiado tiempo. Por lo tanto, podría ser una buena idea para buscar en un repositorio conocido como data-science-template.

Estructurar los datos y el código fuente asociados con su proyecto de ciencia de datos tiene varias ventajas. Entre ellas figuran las siguientes:

Mejor colaboración/comunicación entre el equipo de ciencia de datos. Cuando todos los miembros del grupo siguen la misma estructura del proyecto, resulta fácil identificar las modificaciones realizadas por otros.
Eficiencia. Cuando usted utiliza viejos cuadernos Jupyter para procesar algunas de las funciones para su nuevo proyecto de ciencia de datos, usted puede terminar iterando a través de 10 cuadernos en promedio. En tales casos, descubrir un código de 20 líneas puede ser desalentador. Cuando usted estructura su proyecto de ciencia de datos, envía el código en un arreglo consistente que evita la duplicación y la repetición de sí mismo, y también tiene menos problemas para encontrar lo que está buscando.
La reproducibilidad. Es esencial que Modelos reproducibles para hacer un seguimiento de la versión y hacer posible volver a versiones anteriores rápidamente si un modelo falla. Cuando usted estructura y documenta sus tareas de una manera reproducible, puede determinar con éxito si el nuevo modelo está funcionando mejor que las anteriores.
Gestión de datos. Es vital separar los datos brutos de los datos procesados y los intermedios. Esto ayuda a asegurar que todos los miembros del equipo que trabajan en el proyecto de ciencia de datos puedan replicar sin esfuerzo los modelos existentes. El tiempo que dedicas a encontrar los respectivos conjuntos de datos apalancados en una de las etapas de la estructura del modelo se reduce significativamente.

Aquí están probados y probados herramientas y recursos para ayudarle a estructurar con éxito sus proyectos de ciencia de datos:

Cookiecutter

Cookiecutter, una utilidad de línea de comandos, le ayuda a desarrollar proyectos a partir de las plantillas proporcionadas. La plataforma le permite hacer su plantilla de proyecto única o aprovechar una existente. Y lo que hace que esta herramienta robusta es cómo puede importar plantillas fácilmente y utilizar sólo las piezas que funcionan para usted adecuadamente.

Su instalación es sencilla: descargue la plantilla instalando Cookiecutter para empezar. A continuación, cree un proyecto específico basado en esa plantilla, y proporcione detalles de su proyecto para empezar.

Instalar dependencias

Puede gestionar dependencias utilizando una de las muchas plataformas fácilmente disponibles en línea. Estas herramientas le ayudan a aislar el primaria y las subdependencias en dos archivos diferentes en lugar de almacenar dependencias en (requerimientos.txt).

Además, le ayudan a crear archivos de dependencias legibles, evitar la descarga de nuevos paquetes que entran en conflicto con los paquetes actuales y configurar su proyecto con sólo unas pocas líneas de código.

Carpetas

La estructura de plantilla de proyecto que genera le permite organizar sus datos, código fuente, informes y archivos para su flujo de trabajo de ciencia de datos. Con esta estructura, puede monitorear las alteraciones realizadas en el proyecto.

Estas son algunas de las carpetas que su proyecto debe tener:

Modelos. Un modelo es el producto final de un aprendizaje automático canal. Necesitan ser almacenados en un arreglo consistente de la carpeta para asegurarse de que usted puede reproducir las copias de los modelos precisos en el futuro.
Datos. Es esencial segmentar los datos para replicar resultados similares en el futuro. Los datos que tiene para construir su modelo de aprendizaje automático pueden no ser los datos exactos que tendrá en el futuro, es decir, los datos pueden ser sobrescritos o perdidos en el peor de los casos. Por lo tanto, para tener tuberías de aprendizaje automático reproducibles/mantenibles, es crucial mantener todos sus datos brutos irreversibles. Cualquier progreso que haga en sus datos brutos debe ser debidamente documentado, y ahí es donde las carpetas son útiles. Y ya no tienes que nombrar tus documentos como (final2_17_02_2020.csv), (final_17_02_2020.csv) para hacer un seguimiento de los cambios.
Cuadernos. Varios proyectos de ciencia de datos se llevan a cabo en cuadernos Jupyter, lo que permite a los lectores comprender la tubería del proyecto. Esencialmente, los cuadernos están llenos de múltiples bloques de código y funciones, haciendo que los creadores pasen por alto la funcionalidad de los bloques de código. El almacenamiento de sus bloques de código, resultados y funciones en carpetas aisladas le permite segmentar el proyecto más y facilita el seguimiento de la lógica del proyecto en cuadernos.
Src. Una carpeta de Src almacena las funciones utilizadas en su tubería. Usted puede guardar estas funciones de acuerdo a su conexión en la funcionalidad, como un producto de software. Además, se puede depurar sin esfuerzo y probar sus procesos , mientras que el aprovechamiento de ellos es tan simple como importarlos en cuadernos.
Informes. Los proyectos de ciencia de datos producen no sólo un modelo, sino también gráficos y cifras como parte del flujo de trabajo de análisis de datos. Estos pueden ser gráficos de barras, líneas paralelas, parcelas de dispersión, etc. Usted debe almacenar las figuras y gráficos generados para acceder a ellos fácilmente cuando sea necesario.

Makefile

Los Makefiles permiten a los científicos de datos estructurar su flujo de trabajo del proyecto de ciencia de datos sin problemas. Además, la herramienta también ayuda a los científicos de datos a documentar sus tuberías y reproducir los modelos construidos. Con Makefile, puede garantizar la reproducibilidad y la colaboración simplificada dentro de un equipo de ciencia de datos.

Aproveche Hydra para la gestión de archivos de configuración

Hydra, una biblioteca Python, le permite acceder a parámetros desde archivos de configuración en un script Python.

Los archivos de configuración almacenan todos los valores en una ubicación centralizada, lo que le ayuda a separar esos valores del código y evitar la codificación dura. Todos los archivos de configuración se depositan bajo el directorio “config” de esta plantilla.

Administrar modelos y datos con DVC

Los datos se almacenan en las subdivisiones bajo: “datos”. Cada subdirectorio guarda los datos de diversas etapas. Como Git no es ideal para los archivos binarios de versión, puede aprovechar Control de versiones de datos (DVC) para la versión de sus modelos y datos.

Un beneficio significativo de usar Data Version Control es que le permite cargar datos monitoreados por la plataforma al almacenamiento remoto. Además, puede conservar sus datos en Google Drive, DagsHub, Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, etc.

Comprobar los problemas de codificación antes de comprometerse

Al comprometer el código Python, debe asegurarse de que su código:

Parece organizado.
Incluye los docstrings
Se ajusta a la guía de estilo (PEP 8)

Sin embargo, puede ser desalentador asegurar todos estos criterios antes de comprometer su código. Aquí es donde entra en juego el framework precommit, ya que le permite identificar problemas directos en su código antes de ejecutarlo.

Añadir documentación de API

Esto ordena que tenga tiempo suficiente para colaborar con los miembros pertinentes del equipo como científico de datos. Por lo tanto, es fundamental crear documentación precisa relacionada con los proyectos.

Así que ahí lo tienes, todos los pasos necesarios para estructura con éxito sus proyectos de ciencia de datos aprovechando plantillas de ciencia de datos. Estas plantillas son lo suficientemente flexibles para ayudarle a ajustar su proyecto en función de aplicaciones específicas.

Nahla Davies es un desarrollador de software y escritor de tecnología. Antes de dedicar su trabajo a tiempo completo a la escritura técnica, logró, entre otras cosas intrigantes, servir como programadora principal en una organización de marca experiencial Inc. 5.000 cuyos clientes incluyen Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.