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Für viele professionelle Datenwissenschaftler ist Jupyter Pocket book zu ihrer zentralen Arbeitsumgebung geworden. Auch für mich ist es immer der erste Ort, an den ich für jedes Datenwissenschaftsexperiment und jeden Arbeitsablauf gehe.
Als Arbeitsplatz für Datenwissenschaftler ist Jupyter Pocket book eine einzigartige IDE, da der Code in jeder Zelle unabhängig ausgeführt werden kann. Gleichzeitig kann der Autor jede Zelle erklären. Diese Unterscheidung ermöglicht es, dass das Pocket book von anderen wiederverwendet werden kann und als Projektvorlage dient.
In diesem Artikel besprechen wir fünf kostenlose Vorlagen zum Erstellen eines Information-Science-Projekts auf Jupyter Pocket book. Was sind additionally diese Jupyter Pocket book-Vorlagen? Schauen wir sie uns genauer an.
1. Cookiecutter-Vorlage für Python-Information-Science-Projekte
Die erste Vorlage, die wir besprechen, ist nicht unbedingt ein vollständiges Codeprojekt, das wir bereits ausfüllen können. Die Vorlage, die wir besprechen würden, ist nicht nur das Jupyter Pocket book, sondern auch vollständige Projekte, die das Jupyter Pocket book unterstützen. Was wir hätten, wäre das Python-Information-Science-Projekte von AWS.
Diese Vorlage erstellt eine vollständige Information Science-Projektstruktur, die für Ihr aktuelles Projekt verwendet werden kann. Mit Cookiecutter-Befehlszeilenschnittstellekönnen Sie die Verzeichnisstruktur der Information Science-Projekte generieren, die der folgenden Struktur ähnelt.
|-- bin/
|-- notebooks # A listing to put all notebooks information.
| |-- *.ipynb
| `-- my_nb_path.py # Imported by *.ipynb to deal with src/ as PYTHONPATH
|-- necessities/
|-- src
| |-- my_custom_module # Your customized module
| |-- my_nb_color.py # Imported by *.ipynb to colorize their outputs
| `-- source_dir # Further codes corresponding to SageMaker supply dir
|-- checks/ # Unit checks
|-- MANIFEST.in # Required by setup.py (if module identify specified)
|-- setup.py # To pip set up your Python module (if module identify specified)
# These pattern configuration information are auto-generated too:
|-- .editorconfig # Pattern editor config (for IDE / editor that helps this)
|-- .gitattributes # Pattern .gitattributes
|-- .gitleaks.toml # Pattern Gitleaks config (if pre_commit is superior)
|-- .gitignore # Pattern .gitignore
|-- .pre-commit-config.yaml # Pattern precommit hooks
|-- LICENSE # Boilperplate (auto-generated)
|-- README.md # Template so that you can customise
|-- pyproject.toml # Pattern configurations for Python toolchains
`-- tox.ini # Pattern configurations for Python toolchains
Wenn Sie wissen möchten, wie die Vorlage in einem realen Projekt angewendet wird, sehen Sie sich oben die tatsächliche Verwendung an. Anwendungsfall für bestärkendes Lernen zur Energiespeicherung.
2. Information Science Notebooks Vorlagen von Coen Meintjes
Die nächste Jupyter Pocket book-Vorlage, die wir besprechen werden, ist die von Coen Meintjes. Es handelt sich um eine grundlegende Jupyter Pocket book-Sammlung von der Datenexploration bis zur Modellbewertung. Es handelt sich nicht um eine projektspezifische Vorlage; tatsächlich besteht sie hauptsächlich aus dem wesentlichen Code, mehr nicht. Aber ich würde sagen, sie ist intestine. Warum ist das so?
Es handelt sich um eine grundlegende Vorlage, die jeder mit kleinen Anpassungen für verschiedene Arten von Projekten verwenden kann. Sie können diese Jupyter-Pocket book-Vorlage verwenden, um jede Projektidee zu entwickeln. Darüber hinaus erklären die Vorlagen hier viele der Prozesse im Pocket book ausführlich, sodass jeder Anfänger oder Profi davon profitieren kann.
3. Information Science-Projekte von Yusuf Cinarci
Kommen wir nun zu einer projektspezifischeren Vorlage, der Jupyter Pocket book-Vorlagen für Information-Science-Projekte von Yusuf Cinarci. Mit diesen Vorlagen können Sie einfache Projekte für Ihr Portfolio oder andere geschäftliche Anforderungen entwickeln.
Es stehen zahlreiche Projektvorlagen zur Auswahl. Sie können von der einfachen Gehaltsdatenerkundung mit Python bis hin zur Entwicklung eines Programs zur Erkennung von Faux Information und zur Empfehlung von Filmen wählen. Das Pocket book ist perfekt für Sie, wenn Sie Ihre Projekte ganz einfach starten möchten.
Was mir an den Vorlagensammlungen von Yusuf Cinarci gefällt, ist, dass sie nicht zu kompliziert sind, sodass Anfänger ihre Projekte starten können, wenn sie etwas über Information Science lernen. Viele der Projekte sind jedoch für Anfänger gedacht, sodass möglicherweise Information-Science-Projekte fehlen, falls Sie nach einem suchen.
4. Information Science-Projekte von Sukman Singh
Wenn Sie eine komplexere Projektvorlage für ein Jupyter Pocket book benötigen, dann Jupyter-Pocket book-Vorlage für Information-Science-Projekte von Sukman Singh könnte das Richtige für Sie sein. Es ist perfekt für alle, die auf einfache Weise Vorhersagemodelle entwickeln möchten, aber Inspiration für ihre Ideen brauchen.
Die Vorlagensammlung enthält viele Vorlagen für Information Science-Projekte, darunter Projekte zur Kundenabwanderungsvorhersage, zur Vorhersage von Kreditgenehmigungen und zu Betrugsfällen. Dies sind Standardgeschäftsprojekte, mit denen Sie Ihr Datenprojektportfolio erweitern können.
Das Projekt magazine eindimensional erscheinen, aber Sie können es auch erweitern. Es ist eine Vorlage, die Sie verwenden können, um Ihr Projekt zu entwickeln und einen anderen Datensatz zu verwenden, der Ihrer Meinung nach für Ihr Geschäftsproblem geeignet ist.
5. Tolle Notizbücher von Jupyter Naas
Abschließend diskutieren wir Tolle Notizbücher von Jupyter Naas. Superior Pocket book ist ein Projekt von Jupyter Naas, um den größten Katalog produktionsreifer Jupyter Pocket book-Vorlagen zu erstellen. Es gibt eine Fülle kostenloser Jupyter Pocket book-Vorlagen, aus denen Sie wählen können.
Das Projekt besteht aus vielen professionellen Jupyter Pocket book-Vorlagen mit spezifischen Anwendungsfällen. Von der KI-Entwicklung über die Analyse von Enterprise-Funnels bis hin zum Obtain von YouTube-Movies stehen Ihnen zahlreiche Vorlagen zur Auswahl.
Viele der Vorlagen setzen voraus, dass Sie wissen, wie man als Datenwissenschaftler arbeitet. Wenn Sie additionally lernen, wie man als Datenwissenschaftler Python verwendet, können Sie diese Vorlagen leichter verwenden. Sobald Sie wissen, was Sie brauchen, wird Ihnen diese Vorlagensammlung bei Ihrer Arbeit helfen.
Abschluss
Jupyter Pocket book ist eine Umgebung, die von vielen professionellen Datenwissenschaftlern verwendet wird, da viele Durchbrüche in der Datenwissenschaft auf dieser Plattform stattfinden. Eines seiner netten Options ist, dass es leicht gemeinsam genutzt werden kann und als Vorlage dienen kann, die viele verwenden können.
In diesem Artikel haben wir fünf kostenlose Jupyter Pocket book-Vorlagen besprochen, mit denen Sie Ihre Information Science-Aktivitäten steigern können. Die Vorlagen sind:
- Cookiecutter-Vorlage für Python-Information-Science-Projekte
- Information Science Pocket book-Vorlagen von Coen Meintjes
- Information Science-Projekte von Yusuf Cinarci
- Information Science-Projekte von Sukman Singh
- Tolle Notizbücher von Jupyter Naas
Cornellius Yudha Wijaya ist Information Science Assistant Supervisor und Datenautor. Während seiner Vollzeitbeschäftigung bei Allianz Indonesien teilt er gerne Python- und Datentipps über soziale Medien und in den Medien. Cornellius schreibt über eine Vielzahl von KI- und maschinellen Lernthemen.