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设置包含最佳实践的数据科学项目模板的工具

Cookiecutter Data Science 项目模板数据科学 Python ccds Github 开源项目

Cookiecutter Data Science提供灵活且标准化的数据科学项目结构模板，集成最佳实践，支持Python 3.8+，推荐通过pipx安装。通过简单命令即可创建新项目，生成包含数据、模型、文档、报告等模块的结构化目录，支持v1和v2版本。欢迎贡献，了解更多请访问项目主页。

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介绍知识库相关项目

data-science-template - 数据科学项目结构化模板，提升团队协作效率

Github可复现性可维护性开源项目数据科学最佳实践项目结构

data-science-template为数据科学团队提供标准化项目结构。该模板整合hydra配置管理、pdoc文档生成、pre-commit代码审查和Poetry依赖管理等工具，提高项目可维护性和可重复性。借助Cookiecutter，团队可快速创建基于此模板的项目，搭建规范的数据科学项目框架，确保代码质量和一致性，有效提升协作效率。

cookiecutter - 从项目模板快速生成多语言项目的命令行工具

CookiecutterGithubPython包命令行工具开源项目跨平台项目模板

Cookiecutter是一款跨平台命令行工具，用于从预设模板快速创建项目。该工具支持Python 3.7至3.12版本，无需深入Python知识即可使用。Cookiecutter不仅可生成Python包项目，还适用于多种项目类型。它支持自定义提示和钩子函数，让开发者能灵活高效地初始化项目。用户可从本地或远程模板生成项目，模板创建者则可借助无限嵌套和Jinja2模板引擎设计复杂项目结构。

cookie - 多功能Python项目模板生成器

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cookie项目模板生成器基于Scientific Python开发指南，支持11种后端和版本控制。它利用GitHub Actions测试模板生成，集成sp-repo-review功能检查仓库合规性。cookie遵循PyPA最佳实践并持续更新，为Python项目开发提供了全面的起始框架。

cookiecutter-django - 高效构建生产级Django项目框架

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Cookiecutter Django是一个功能丰富的Django项目模板，支持最新的Django 5.0和Python 3.12。它提供了完整的生产级配置，包括100%测试覆盖、Bootstrap v5、12-Factor设置和安全默认选项。该框架还集成了Docker、云存储和异步任务处理等高级特性，使开发者能够快速启动并构建可靠的Django应用。

cookiecutter-fastapi - 利用Cookiecutter命令行工具生成FastAPI项目模板

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Cookiecutter是一个命令行工具，利用Jinja2模板系统可以创建自定义的FastAPI项目模板。无需fork该项目，只需运行cookiecutter命令行工具即可。了解如何安装和生成FastAPI项目，快速上手高效的开发流程。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

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Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索

GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习

《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

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此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

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该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

data-science - 数据科学初学者实践教程集合

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Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码，涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript（特别是D3.js），展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化，适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分，指导如何改进数据可视化，以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接，供进一步学习。

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