aprendido y realmente muy útil
Plantillas de proyectos para ciencia de datos
¿Qué son y por qué utilizar plantillas de proyectos?
Instalar Cookiecutter
Crear plantillas de proyecto personalizadas
Implementar hooks
Distribuir plantilla de proyecto
Manejo de archivos en Python
Manejo de rutas: problemática
Manejo de rutas del sistema: OS
Manejo de rutas del sistema: Pathlib
Manejo de rutas del sistema: PyFilesystem2
Crear referencias relativas de archivos
Caso práctico
Descarga de plantilla y configuración de ambiente virtual
Utilizar proyecto como un módulo de Python
Flujo de trabajo de los notebooks
Conclusiones
Aplica estas herramientas
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Distribuir plantilla de proyecto
5/14Recursos
Almacenar tu plantilla te permite poder compartirla con los demás y poder acceder a ella cuando necesites crear un nuevo proyecto.
Distribución de tu plantilla (GitHub)
- Crea un nuevo repositorio vacío en GitHub. Puedes no agregar ninguna información sobre tu repositorio por el momento.
- Dentro de la carpeta que contiene tu proyecto inicializa git y haz tu primer commit:
git init .
git add .
git commit -m "Initial commit"
- Ahora, para subir a GitHub tu proyecto, ejecuta lo siguiente:
git remote add origin https://github.com/<usuario>/<repositorio>.git
git branch -M main
git push -u origin main
- No olvides eliminar cualquier carpeta innecesaria (por ejemplo, la carpeta que se genera cuando ejecutas Coockiecutter).
- Para evitar que git ignore las carpetas vacías, agrega un archivo “.gitkeep” dentro de cada carpeta vacía.
Cuando usas “cookiecutter” como parte del nombre de tu proyecto, este puede ser encontrado por otras personas en GitHub. De esta forma podrás ayudar a otros científicos de datos, facilitándoles el trabajo.
Contribución creada por: Néstor Arellano.
Aportes 11
Preguntas 2
Ordenar por:
hola 😄
me ha gustado mucho el curso, la verdad me tomo algo de tiempo hacer mi proyecto, pero estoy muy satisfecho con los resultados, les comparto el link del repositorio 👀
.
https://github.com/balechon/cookiecutter-Data_Analysis
.
cualquier feedback es bien recibido 🙌🏼
Ya me estaba comiendo el coco porque cuando creabamos las plantillas localmente era muy estricto con el path inicial pero esto ya es otro nivel de epicidad!
Esta es la plantilla que creé. Le dejé lo que se propuso en el reto más otros easter eggs 😁
Tengo que admitir, que llevo tiempo haciendo analisis de datos, y no conocia esta utilidad. Muy interesante
Entendido y funcional
cookiecutter https://github.com/DavidBaezDbz/Estudio/tree/master/entornoCienciaDatos/cookiecutter-personal
Es increíble todas las nuevas herramientas que ofrece el curso. Muchas Gracias Jesús. My cookiecutter
Mi repo de github:
https://github.com/Mgobeaalcoba
Excelente clase!
Muy bueno y profesional este curso. De los mejores profesores Jesus. Un lujo!
Tenia la duda sobre si era necesario el archivo environment.yml que se encuentra fuera del directorio de project_slug. Pero veo que no es necesario.
Dejo mi template con archivo requirements.txt para que instale algunas librerías de uso básico para hacer web scraping:
https://github.com/eze2286/template_cookiecutter
Comparto mi plantilla. Le agregué instrucciones en el README.
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