- 1

Plantillas Personalizadas para Ciencia de Datos con Cookie Cutter
04:38 - 2

Instalación de Cookie Cutter con Conda y uso básico
12:58 - 3

Creación de Plantillas Personalizadas con Cookie Cutter
10:26 - 4

Uso de Hooks en Cookie Cutter para Automatizar Proyectos
10:39 - 5

Distribución de Plantillas de Trabajo en Github con Cookiecutter
08:19
Optimización del Flujo de Trabajo en Jupyter Notebooks
Clase 13 de 14 • Curso de Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos
Contenido del curso
Plantillas de proyectos para ciencia de datos
Manejo de archivos en Python
- 6

Manejo de Rutas de Archivos en Sistemas Operativos Diferentes
10:35 - 7

Manejo de rutas en Python con el módulo OS
07:29 - 8

Manipulación de rutas con PathLib en Python
07:05 - 9

Uso de Pi File System para Rutas Independientes del Sistema Operativo
10:21 - 10

Gestión de Rutas en Python con Librerías byProject y PiHear
09:28
Caso práctico
Conclusiones
Resumen
Recomendaciones
-
Crear subcarpetas dentro de la carpeta de notebooks para mayor organización del código.
-
Se recomienda utilizar un sistema de nombrado de los notebooks, como el siguiente:
<número_notebook>-<nombre_programador>-<nombre_notebook>.ipynb
- También puedes exportar el notebook a texto plano (archivo .py).
Contribución creada por: Néstor Arellano.