Norman Niemer veröffentlicht 10 häufigste Fehler im Coding. Machen Sie sie auch?

Norman Niemer ist Chief Data Scientist, daher hat er bereits einiges in der Datenwissenschaft erreicht. Ein Datenwissenschaftler ist seiner Meinung nach „eine Person, die besser in Statistik ist als jeder Software-Ingenieur und besser im Software-Ingenieurwesen als jeder Statistiker“. Norman hat nun eine Liste von 10 Fehlern im Coding veröffentlicht, die er häufig sieht. Hand aufs Herz, machen Sie einige davon auch?

Zur Information nenne ich die ersten drei:
1. Teilen Sie keine im Code angegebenen Daten
Das heißt, Sie teilen Ihren Code, vergessen aber beispielsweise, den Datensatz beizufügen :)
Lösung: Speichern Sie die Daten im Web, auf Google Drive oder verwenden Sie d6tpipe.

2. Hardcodierte und nicht zugängliche Pfade
So etwas: df = pd.read_csv(‚/path/i-dont/have/data.csv‘) # schlägt fehl
Lösung: Verwenden Sie relative Pfade, globale Konfigurationsvariablen für Pfade oder d6tpipe, damit Ihre Daten leicht zugänglich sind.

3. Mischen Sie Daten und Code im gleichen Verzeichnis
Das ist unübersichtlich!
Lösung: Organisieren Sie Ihr Verzeichnis in Kategorien wie Daten, Code usw. Siehe Cookiecutter Data Science und verwenden Sie die in der ersten Regel genannten Werkzeuge zum Speichern und Teilen von Daten.

Quelle und den vollständigen Artikel: https://www.kdnuggets.com/…/top-10-coding-mistakes-data-sci…