La plantilla para mis proyectos de Ciencia de Datos

Esta plantilla proporciona la estructura básica para proyectos de ciencia de datos en Python que yo utilizo. Está diseñada para facilitar la organización y la reproducción del trabajo, así como para integrar prácticas recomendadas en el desarrollo de proyectos de análisis de datos.

Estructura de Archivos

La estructura de archivos resultante de esta plantilla es la siguiente:

{{ cookiecutter.project_slug }} #Nombre del proyecto
├── .gitignore            # Archivo que especifica los archivos y directorios a ignorar en el control de versiones Git.
├── README.md             # Documentación principal del proyecto.
├── data
│   ├── processed         # Directorio para datos procesados.
│   │   └── .gitkeep      # Archivo vacío para mantener el directorio procesado en el control de versiones.
│   └── raw               # Directorio para datos crudos/sin procesar.
│       └── .gitkeep      # Archivo vacío para mantener el directorio crudo en el control de versiones.
├── environment.yml       # Archivo de especificación del entorno Conda que lista las dependencias del proyecto.
└── notebooks             # Directorio para Jupyter Notebooks.
    └── .gitkeep          # Archivo vacío para mantener el directorio de notebooks en el control de versiones.

Librerías Comunes Instaladas

La plantilla instala automáticamente algunas librerías comunes utilizadas en proyectos de ciencia de datos. Estas incluyen:

• Pandas: Para manipulación y análisis de datos.
• Scikit-learn: Para aprendizaje automático y modelado estadístico.
• Otras librerías comunes como NumPy, Matplotlib y Jupyter.

Esta plantilla proporciona una base sólida para comenzar mis proyectos de ciencia de datos, permitiéndome enfocarme en el análisis y la modelización de datos sin preocuparme por la organización del proyecto.