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data-science-template

数据科学项目结构化模板，提升团队协作效率

数据科学项目结构最佳实践可维护性可复现性Github开源项目

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。

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wemake-django-template - 专注代码质量的Django 4.2项目脚手架
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awesome-notebooks是一个包含众多生产级Jupyter笔记本模板的资源库。该项目提供数据分析、自动化和AI引擎模板,用于快速创建数据产品。模板采用统一框架,便于开发。开发者可使用单个模板或组合多个模板构建复杂数据产品。项目简化了数据产品开发流程,提高了效率。所有模板可在GitHub或通过Naas Search获取。
component-template - Streamlit自定义组件开发模板与实例
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projects - 高效管理和分享端到端工作流程的工具
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Weasel项目模板提供了管理和分享各类端到端工作流程的便捷方式，可克隆预定义模板，调整以满足具体需求，进行数据加载和管道训练，导出为Python包并上传到远程存储，与团队共享结果。该项目还包括与第三方库和工具的集成模板，以及性能基准模板。
datajoint-python - 基于关系原则的科学工作流管理框架 DataJoint
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sicarator - 简化数据科学项目搭建的CLI生成器
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Sicarator是基于Yeoman构建的数据科学项目CLI生成器，集成了Python开发环境、持续集成、API开发等功能。它支持快速搭建项目框架，提供数据版本控制、可视化和实验跟踪等特性，并兼容多种云平台部署。Sicarator整合了众多主流数据科学工具和库，旨在提升开发效率和项目质量。
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