出自16世紀荷蘭畫家彼得·勃魯蓋爾(Pieter Bruegel the Elder)的《煉金術士的實驗室/Alchemist's Laboratory》

在數(shù)據(jù)科學項目中，我們經(jīng)常遇到各種腳本、notebook、Python代碼、Java代碼、SQL等大雜燴式組合在一起的工程項目。這些項目從各種來源提取數(shù)據(jù)，代碼被復制并在各個地方經(jīng)過微小調整后重新使用。有些項目有版本控制和自動化的打包腳本，而有些項目根本沒有測試、持續(xù)集成和部署（CI/CD）。所有這些問題導致無法確保項目質量和可重復性，為項目失敗埋下隱患。大部分數(shù)據(jù)科學項目都是無序堆積的大雜燴，在工程化管理方面存在明顯不足。

隨著數(shù)據(jù)科學（包括人工智能應用）的復雜性和重要性在當今企業(yè)中不斷增加，許多數(shù)據(jù)科學項目在實際應用中遇到各種問題，導致項目失敗或結果不可靠。為了保障數(shù)據(jù)項目的成功，DrivenData Lab團隊在其電子書《The 10 Rules of Reliable Data Science》中總結了數(shù)據(jù)科學項目持續(xù)成功的十條規(guī)則(最佳實踐)。這些規(guī)則為確保數(shù)據(jù)項目的成功提供了寶貴的指導，能夠幫助數(shù)據(jù)科學家和團隊提高工作效率，確保項目質量和可重復性。

規(guī)則1：有序開始，有序進行(Start Organized, Stay Organized)

“在數(shù)據(jù)準備過程中，經(jīng)常出現(xiàn)‘管道叢林’的現(xiàn)象。這些管道可能隨著新信號的識別和新信息源的添加而自然發(fā)展。如果不加以注意，最終為機器學習準備數(shù)據(jù)的系統(tǒng)可能會變成由抓取、連接和采樣步驟組成的叢林，常常伴隨著中間文件的輸出。管理這些管道、檢測錯誤和從失敗中恢復都是困難且昂貴的……所有這些都會增加系統(tǒng)的技術債務，使得進一步的創(chuàng)新變得更加昂貴?！?—— Sculley 等人, “Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt” (2014)

以干凈和邏輯清晰的結構開始數(shù)據(jù)科學項目，并保持這種有序性，有助于數(shù)據(jù)科學家理解、擴展和重現(xiàn)分析。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 防止混亂：如果沒有明確的結構，項目中的代碼和數(shù)據(jù)很快就會變得混亂，導致結果難以重現(xiàn)。
• 促進協(xié)作：一個組織良好的項目使他人更容易理解和貢獻，促進更好的協(xié)作。
• 自我文檔化：有序的代碼本身就是一種文檔，減少了大量文檔的需求，使得以后返回項目時更容易上手。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則：
• 使用模板：從像Cookiecutter Data Science這樣的項目模板開始，它提供了合理且自我文檔化的結構。

以下是Cookiecutter的項目結構：

├── LICENSE <- Open-source license if one is chosen├── Makefile <- Makefile with convenience commands like `make data` or `make train`├── README.md <- The top-level README for developers using this project.├── data│ ├── external <- Data from third party sources.│ ├── interim <- Intermediate data that has been transformed.│ ├── processed <- The final, canonical data sets for modeling.│ └── raw <- The original, immutable data dump.│├── docs <- A default mkdocs project; see www.mkdocs.org for details│├── models <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries│├── notebooks <- Jupyter notebooks. Naming convention is a number (for ordering),│ the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.│ `1.0-jqp-initial-data-exploration`.│├── pyproject.toml <- Project configuration file with package metadata for │ {{ cookiecutter.module_name }} and configuration for tools like black│├── references <- Data dictionaries, manuals, and all other explanatory materials.│├── reports <- Generated analysis as HTML, PDF, LaTeX, etc.│ └── figures <- Generated graphics and figures to be used in reporting│├── requirements.txt <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.│ generated with `pip freeze > requirements.txt`│├── setup.cfg <- Configuration file for flake8│└── {{ cookiecutter.module_name }} <- Source code for use in this project. │ ├── __init__.py <- Makes {{ cookiecutter.module_name }} a Python module │ ├── config.py <- Store useful variables and configuration │ ├── dataset.py <- Scripts to download or generate data │ ├── features.py <- Code to create features for modeling │ ├── modeling │ ├── __init__.py │ ├── predict.py <- Code to run model inference with trained models │ └── train.py <- Code to train models │ └── plots.py <- Code to create visualizationste

這種標準化的項目結構有助于保持項目的有序性和可維護性，確保數(shù)據(jù)科學項目的成功。

規(guī)則2：所有數(shù)據(jù)都有來源，原始數(shù)據(jù)不可變(Everything Comes from Somewhere, and the Raw Data is Immutable)

“每一條知識都必須在系統(tǒng)內(nèi)有一個唯一的、明確的、權威的表示。” —— Andy Hunt 和 Dave Thomas, 《The Pragmatic Programmer》

這條規(guī)則強調確保項目中的所有數(shù)據(jù)都可以追溯到其來源的重要性。原始數(shù)據(jù)應保持不變，任何轉換或分析都應能從這一原始數(shù)據(jù)集中再現(xiàn)。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 可重現(xiàn)性：確保每一個結論或結果都可以通過一個清晰、不間斷的轉換鏈條追溯到最初的原始數(shù)據(jù)。
• 問責性：有助于驗證數(shù)據(jù)的有效性及其衍生結果的可靠性。
• 清晰性：通過澄清每個數(shù)據(jù)的來源，減少模糊性。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則？
• 追蹤數(shù)據(jù)血緣：使用有向無環(huán)圖（DAG）來追蹤數(shù)據(jù)的依賴關系和所應用的轉換。
• 保持原始數(shù)據(jù)不可變：將原始數(shù)據(jù)存儲為只讀格式，絕不修改它。任何清洗或轉換應生成一個新的數(shù)據(jù)集。
• 記錄數(shù)據(jù)獲取過程：在README或其他可訪問文件中記錄數(shù)據(jù)的獲取方式，包括任何預處理步驟。
• 使用依賴管理工具：使用像Apache Airflow或Prefect這樣的工具來管理和可視化數(shù)據(jù)管道，確?？勺匪菪?。
• 工具和軟件包：
• Apache Airflow：用于創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)管道。
• Prefect：另一個數(shù)據(jù)管道管理工具，注重簡潔和靈活性。
• DAGsHub：用于數(shù)據(jù)和機器學習模型的版本控制，以及代碼管理。

通過確保所有數(shù)據(jù)都可以追溯到其來源并保持原始數(shù)據(jù)的不可變性，數(shù)據(jù)科學家可以提高分析的可重現(xiàn)性和可靠性，使他們的工作更值得信賴且更易于審計。

規(guī)則3：版本控制是基本的專業(yè)素養(yǎng)(Version Control is Basic Professionalism)

“如果你沒有源代碼控制，你會在讓程序員協(xié)同工作時感到壓力重重。程序員無法知道其他人做了什么。錯誤也無法輕易回滾?！?—— Joel Spolsky, “The Joel Test: 12 Steps to Better Code”

這條規(guī)則強調使用像Git這樣的版本控制系統(tǒng)（VCS）來管理代碼和數(shù)據(jù)的變更。它確保所有修改都被追蹤、可逆且可審查。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 協(xié)作：通過允許多個人在同一個項目上工作而不產(chǎn)生沖突，促進團隊合作。
• 問責：追蹤變更并識別是誰做了哪些修改，增強透明度。
• 可逆性：當出現(xiàn)問題時，可以輕松回滾到以前的版本。
• 審查和質量控制：使代碼審查和審計成為可能，幫助維持高質量標準。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則？
• 使用Git進行代碼管理：定期將代碼更改提交到Git倉庫。使用分支來管理不同的功能或開發(fā)階段。
• 避免在VCS中存儲大數(shù)據(jù)：僅存儲小型、很少更改的數(shù)據(jù)集。對于較大的數(shù)據(jù)集，使用DVC（數(shù)據(jù)版本控制）或Git LFS（大文件存儲）等工具。
• 自動化版本控制：使用腳本或工具自動對數(shù)據(jù)集和模型進行版本控制，確保每次更改都被追蹤。
• 代碼審查實踐：實施一個通過拉取請求進行代碼審查的流程，確保所有更改都由至少一個團隊成員審查。
• 記錄變更：維護一個變更日志，記錄項目中的重大變化和更新。
• 工具和軟件包：
• Git：最廣泛使用的版本控制系統(tǒng)，用于追蹤代碼更改。
• Git LFS：用于在Git中管理大文件。
• DVC：用于對數(shù)據(jù)、模型和管道進行版本控制，與代碼一起管理。
• GitHub/GitLab/Bitbucket：提供倉庫、代碼審查工具和CI/CD集成的平臺。

使用版本控制是任何專業(yè)數(shù)據(jù)科學項目的基本要求。它增強了協(xié)作、問責和質量控制，使代碼和數(shù)據(jù)的管理和維護隨著時間的推移變得更加容易。

規(guī)則4：Notebooks用于探索，源文件用于重復(Notebooks are for Exploration, Source Files are for Repetition)

“大多數(shù)我聽到的關于Notebooks的抱怨，我認為是對它們用途的誤解……Notebooks絕對不是讓你像在編輯器里那樣輸入所有代碼并弄得一團糟?！?—— Mali Akmanalp

這條規(guī)則強調了Notebooks和源文件在數(shù)據(jù)科學項目中不同的用途。Notebooks適合進行探索性分析和可視化，而源文件則更適合可重現(xiàn)和自動化的任務。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 探索：Notebooks提供了一個交互環(huán)境，非常適合實驗和可視化。
• 可重現(xiàn)性：當源文件經(jīng)過良好組織和管理時，確保過程可以可靠地重復。
• 協(xié)作和審查：源文件更容易在版本控制系統(tǒng)中管理，促進代碼審查和協(xié)作。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則？
• 在Notebooks中進行探索性分析：使用Jupyter或R Notebooks進行初步數(shù)據(jù)探索、可視化和迭代分析。
• 提取常用函數(shù)：在開發(fā)可重用的函數(shù)和流程時，將它們從Notebooks中提取到源文件（如Python腳本）。
• 組織源代碼：將這些腳本放在一個組織良好的目錄結構中，如/src或/scripts。
• 版本控制：將這些源文件提交到版本控制系統(tǒng)，啟用協(xié)作開發(fā)和代碼審查。
• 測試：為源文件中的函數(shù)編寫測試，確保它們在Notebooks環(huán)境外也能正常工作。
• 工具和軟件包：
• Jupyter Notebooks：用于交互式數(shù)據(jù)分析和可視化。
• VS Code或PyCharm：用于開發(fā)和管理源文件。
• nbconvert：將JupyterNotebooks轉換為腳本。
• pytest：用于測試從Notebooks中提取的Python代碼。
• Git：用于管理Notebooks和源文件的版本控制。

Notebooks非常適合探索性和迭代分析，但關鍵函數(shù)應提取到源文件中以確?？芍噩F(xiàn)性和可維護性。這種方法利用了兩種環(huán)境的優(yōu)勢，促進了更清晰和更有條理的工作流程。

規(guī)則5：測試和健全性檢查預防災難(Tests and Sanity Checks Prevent Catastrophes)

“沒有測試的代碼是糟糕的代碼。它無論寫得多么好，無論多么漂亮、面向對象或者封裝良好。有了測試，我們可以快速而可靠地改變代碼的行為。沒有測試，我們真的不知道我們的代碼是變得更好還是更糟。” —— Michael Feathers, 《Working Effectively with Legacy Code》

這條規(guī)則強調在數(shù)據(jù)科學代碼中編寫測試和進行健全性檢查的重要性，以確保正確性和可靠性。測試有助于及早發(fā)現(xiàn)錯誤，并確保代碼按預期工作。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 錯誤預防：測試有助于在問題變得更嚴重之前捕捉錯誤。
• 信心：確保代碼在各種條件下都能正確執(zhí)行。
• 維護：通過測試能夠捕捉到回歸，使得修改和擴展代碼庫更加容易。
• 可重現(xiàn)性：確保結果能夠長期可靠地重現(xiàn)。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則？
• 編寫單元測試：專注于為單個函數(shù)和組件編寫測試，驗證它們在隔離環(huán)境中的行為。
• 使用健全性檢查：實施健全性檢查和冒煙測試，驗證數(shù)據(jù)和基本功能的有效性。
• 使用樣本數(shù)據(jù)進行測試：使用小型、具有代表性的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建測試，驗證代碼處理典型情景和邊緣情況的能力。
• 自動化測試：使用持續(xù)集成工具將測試集成到開發(fā)工作流中，實現(xiàn)自動化運行測試。
• 文檔化測試：清晰地記錄每個測試驗證的內(nèi)容，便于他人理解和維護。
• 工具和軟件包：
• pytest：用于在Python中編寫和運行測試的框架。
• unittest：Python內(nèi)置的測試模塊。
• Hypothesis：用于Python中的基于屬性的測試。
• tox：用于跨多個環(huán)境自動化測試。
• 持續(xù)集成（CI）工具：如GitHub Actions、Travis CI或Jenkins，用于自動化運行測試。

測試和健全性檢查對于確保數(shù)據(jù)科學代碼的正確性和可靠性至關重要。它們有助于及早發(fā)現(xiàn)錯誤，提升對代碼行為的信心，并使代碼庫更易于維護和擴展。

規(guī)則6：大聲失敗，快速失敗(Fail Loudly, Fail Quickly)

“這個問題在機器學習系統(tǒng)中比其他類型的系統(tǒng)更常見。假設正在進行聯(lián)接的特定表不再更新。機器學習系統(tǒng)將進行調整，其行為將繼續(xù)保持相當良好，逐漸衰減。有時會發(fā)現(xiàn)表格已經(jīng)過時數(shù)月，簡單的刷新比季度內(nèi)的任何其他發(fā)布都提高了性能！” — Martin Zinkevich, 《Rules of Machine Learning/機器學習規(guī)則》

這條規(guī)則強調設計系統(tǒng)以在遇到意外情況時能夠及時且顯眼地失敗的重要性。它倡導防御性編程實踐，使錯誤變得顯而易見且可以迅速采取措施。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 錯誤檢測：幫助及時捕捉錯誤，防止錯誤擴散并導致更大的問題。
• 調試：便于識別和修復問題的根本原因。
• 可靠性：確保系統(tǒng)表現(xiàn)可預測，并以受控方式失敗。
• 責任：提供清晰的錯誤消息，幫助開發(fā)人員理解問題的原因及如何修復。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則？
• 驗證假設：實施檢查確保輸入和中間結果符合預期條件。
• 使用斷言：添加斷言來強制執(zhí)行關于數(shù)據(jù)和代碼行為的假設。
• 記錄錯誤：實施全面的日志記錄，捕獲關于錯誤及其上下文的詳細信息。
• 引發(fā)異常：使用異常處理未預期的情況，并確保適當處理。
• 快速失?。涸O計系統(tǒng)立即檢測和響應錯誤，必要時停止進一步執(zhí)行。
• 工具和軟件包：
• 日志記錄庫：如Python的內(nèi)置日志記錄模塊，用于捕獲詳細的錯誤信息。
• assert：Python中的assert語句，用于強制執(zhí)行條件。
• 錯誤處理庫：如Python中的bulwark，用于執(zhí)行數(shù)據(jù)驗證和假設。
• 測試庫：像pytest這樣的工具，編寫測試確保系統(tǒng)在無效條件下正確失敗。

設計系統(tǒng)以大聲失敗和快速失敗有助于及時捕捉和解決錯誤，提高可靠性和可維護性。通過強制執(zhí)行假設并提供清晰的錯誤消息，開發(fā)人員可以確保問題能夠有效檢測和解決。

規(guī)則7：從原始數(shù)據(jù)到最終輸出，項目運行完全自動化(Project Runs are Fully Automated from Raw Data to Final Outputs)

“即使人們記得這些步驟，他們也可能會自我安慰而跳過某些步驟。在復雜的過程中，畢竟，并不是所有的步驟總是很重要?！@以前從未成為問題，’人們會說。直到有一天它變成了問題。” — Atul Gawande, 《The Checklist Manifesto/清單宣言》

這條規(guī)則強調了自動化整個數(shù)據(jù)流水線的重要性，從原始數(shù)據(jù)到最終輸出，確保流程可重復、可靠，并能夠以最小的努力被任何人執(zhí)行。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 可重復性：確保整個過程可以重復執(zhí)行并得到相同的結果。
• 效率：通過自動化重復性任務節(jié)省時間。
• 減少錯誤：通過減少手動步驟降低人為錯誤的發(fā)生概率。
• 一致性：確保每次執(zhí)行都遵循相同的步驟，產(chǎn)生一致的結果。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則？
• 使用構建工具：實施類似GNU Make或Apache Airflow的工具來管理和自動化數(shù)據(jù)流水線。
• 為每個步驟編寫腳本：創(chuàng)建用于數(shù)據(jù)提取、清洗、轉換、建模和報告的腳本。
• 自動化環(huán)境設置：使用Docker或虛擬環(huán)境等工具確?？梢灾噩F(xiàn)分析環(huán)境。
• 文檔化過程：在README或類似文件中清晰記錄運行流水線所需的步驟和命令。
• 持續(xù)集成：集成CI/CD工具，以便在代碼庫進行更改時自動運行流水線。
• 工具和軟件包：
• Apache Airflow：用于編排復雜的數(shù)據(jù)流水線。
• GNU Make：管理構建過程的簡單而強大的工具。
• Docker：用于容器化環(huán)境，確保在不同設置中的一致性。
• Vagrant：創(chuàng)建和配置輕量級、可重現(xiàn)和便攜式工作環(huán)境。
• Jenkins/CircleCI/GitHub Actions：CI/CD工具，用于自動化運行流水線。

自動化從原始數(shù)據(jù)到最終輸出的整個數(shù)據(jù)流水線，確保了可重復性、效率和一致性。它減少了人為錯誤的可能性，并使任何人都能輕松執(zhí)行流程，從而產(chǎn)生更可靠和可信的結果。

規(guī)則8：重要參數(shù)提取和集中管理(Important Parameters are Extracted and Centralized)

“明確優(yōu)于隱晦。” — Tim Peters, 《The Zen of Python/Python之禪》

這條規(guī)則側重于在項目中集中和清晰定義重要參數(shù)，而不是將它們分散到代碼中各處。這種做法提升了項目的清晰度、可重復性和修改的便捷性。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 清晰度：集中參數(shù)使得更容易理解項目的配置方式。
• 易于修改：在一個地方修改參數(shù)減少了不一致性和錯誤的風險。
• 文檔化：集中的配置作為項目設置和參數(shù)的文檔。
• 可重復性：確保所有參數(shù)都被明確設置和跟蹤，使得結果更易重現(xiàn)。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則？
• 使用配置文件：將參數(shù)存儲在一個中心化的配置文件中（例如 config.yml、settings.json）。
• 環(huán)境變量：對于敏感信息或在不同環(huán)境中可能變化的參數(shù)，使用環(huán)境變量。
• 參數(shù)管理工具：使用能夠管理參數(shù)并強制保持一致性的工具。
• 文檔化參數(shù)：在配置文件或單獨的文檔文件中清晰地記錄每個參數(shù)的作用和可能的取值。
• 集中訪問：確保所有需要訪問參數(shù)的代碼部分從集中化的配置中讀取參數(shù)。
• 工具和軟件包：
• YAML/JSON/TOML：配置文件的格式。
• ConfigParser：Python模塊，用于處理配置文件。
• dotenv：用于在 .env 文件中管理環(huán)境變量。
• Hydra：Python項目中管理配置文件的框架。
• Cerberus：Python中一個輕量級且可擴展的數(shù)據(jù)驗證庫。

集中和明確定義重要參數(shù)，提升了數(shù)據(jù)科學項目的清晰度、可維護性和可重復性。將所有配置集中在一處使得修改更易管理，項目也更加易于理解和可靠。

規(guī)則9：項目運行默認詳細，并生成實質性產(chǎn)物(Project Runs are Verbose by Default and Result in Tangible Artifacts)

“在數(shù)據(jù)流水線運行期間捕獲有用的輸出，使得很容易找出結果的來源，便于回顧和繼續(xù)上次的工作?！?— DrivenData

這條規(guī)則強調了使數(shù)據(jù)流水線運行詳細化，并確保其產(chǎn)生實質性的產(chǎn)物，記錄了整個過程和結果。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 透明度：詳細的日志和產(chǎn)物清晰地展示了結果如何獲得。
• 調試：詳細的輸出幫助識別問題出現(xiàn)的位置。
• 文檔化：自動生成的產(chǎn)物作為記錄，有助于未來的重現(xiàn)和理解。
• 責任追溯：確保流水線的每一步都有記錄，便于審查和審計。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則？
• 啟用詳細日志記錄：使用日志庫捕獲數(shù)據(jù)流水線每個步驟的詳細信息。
• 生成產(chǎn)物：確保每次運行都生成產(chǎn)物，如日志、配置文件、中間數(shù)據(jù)集和最終結果。
• 時間戳和版本信息：在日志和產(chǎn)物中包含時間戳和版本信息，跟蹤隨時間的變化。
• 存儲產(chǎn)物：將產(chǎn)物保存在結構化且易訪問的位置，如版本控制的目錄或云存儲桶中。
• 文檔化運行：為每次運行創(chuàng)建摘要報告，詳細描述采取的步驟、使用的配置和獲得的結果。
• 工具和軟件包：
• logging：Python的內(nèi)置日志模塊，用于捕獲詳細日志。
• MLflow：用于管理機器學習生命周期的工具，包括實驗跟蹤、模型注冊和產(chǎn)物存儲。
• WandB：Weights & Biases，用于跟蹤實驗和可視化結果。
• TensorBoard：用于可視化TensorFlow日志。
• 結構化存儲：如S3、Google Cloud Storage或Azure Blob Storage，用于存儲產(chǎn)物。

通過使項目運行詳細化并確保產(chǎn)生實質性的產(chǎn)物，可以提升透明度，便于調試，并提供全面的文檔記錄。這種做法使得理解、重現(xiàn)和建立在以前工作基礎上更加容易，從而提升數(shù)據(jù)科學項目的整體可靠性和效率。

規(guī)則10：從最簡單的端到端流水線開始(Start with the Simplest Possible End-to-End Pipeline)

“一個復雜系統(tǒng)的工作通常是從一個簡單工作的系統(tǒng)演變而來的。從頭設計的復雜系統(tǒng)從來都不會工作，并且不能通過補丁來使其工作。你必須從一個能工作的簡單系統(tǒng)開始。” — Brian Kernighan 和 John Gall, Systemantics

這條規(guī)則強調了在逐步增加復雜性之前，從一個簡單且功能完整的端到端流水線開始的重要性。首先建立一個最小可行產(chǎn)品（MVP），能夠從原始數(shù)據(jù)處理到最終輸出，然后逐步增強和優(yōu)化。

• 為什么要遵循這條規(guī)則？
• 基礎建設：建立一個工作的基準線，確保流程的各個部分都能連接和正常工作。
• 迭代改進：允許逐步完善和優(yōu)化，減少引入錯誤的風險。
• 專注：在深陷細節(jié)和優(yōu)化之前，幫助保持對主要目標的關注。
• 靈活性：提供一個靈活的框架，可以根據(jù)需要進行調整和擴展。
• 如何實現(xiàn)這條規(guī)則？
• 定義最小流水線：確定從原始數(shù)據(jù)處理到最終輸出所需的基本步驟，并實施它們。
• 迭代開發(fā)：從最簡單的實現(xiàn)開始，逐步添加功能、優(yōu)化和復雜性。
• 早期驗證：確保每個流水線階段在進入下一階段之前都能正常工作。
• 先用簡單工具：最初使用簡單且易理解的工具和方法，只有在必要時才引入更高級的技術。
• 文檔化過程：隨著每次迭代更新文檔，確保不斷演變的流水線仍然易于理解。
• 工具和軟件包：
• Make：用于簡單的構建自動化。
• Pandas：用于數(shù)據(jù)操作和初始數(shù)據(jù)處理。
• Scikit-learn：用于基本建模和機器學習任務。
• Jupyter Notebooks：用于原型設計和探索初始實現(xiàn)。
• Docker：用于創(chuàng)建可復現(xiàn)的環(huán)境。

從最簡單的端到端流水線開始，確保了一個堅實的基礎進行構建。這種方法允許逐步開發(fā)和完善，確保每個新增功能都建立在一個經(jīng)過驗證和功能完整的基礎上，從而降低復雜性并提高可維護性。

數(shù)據(jù)科學項目的成功不僅依賴于技術和算法，更依賴于良好的工作實踐和組織管理。通過遵循上述 10 個規(guī)則(最佳實踐)，數(shù)據(jù)科學家和團隊可以提高工作效率，確保項目結果的可靠性和可重復性，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。這些規(guī)則不僅適用于數(shù)據(jù)科學項目，也適用于任何需要高質量數(shù)據(jù)分析和處理的領域。希望這些最佳實踐能對您的工作有所幫助，并期待與您共同探討和改進數(shù)據(jù)科學工作流程。

《The 10 Rules of Reliable Data Science》 下載地址：https://drivendata.co/insights