Этюды для программистов на Python

Аналитик данных - это исследователь (об этом тут) 🔭

Подход к разработке на Python 🐍 для исследователей основан на трех взаимосвязанных идеях.

👉 Открытая наука (подробнее тут): обеспечение свободного доступа к данным, методам и результатам для всех путем их публикации в соответствии с открытыми лицензиями.

👉 Воспроизводимое исследование: обеспечение того, чтобы любой, у кого есть доступ к данным и ПО, мог воспроизвести результаты, как для их проверки, так и для их дальнейшего использования.

👉 Устойчивое программное обеспечение: легкость его обслуживания и расширения, а не полная замена.

Люди часто смешивают эти три концепции, но они отличаются. Например, если вы делитесь своими данными и программами, которые их анализируют, но не документируете, какие шаги и в каком порядке нужно предпринять, то ваша работа будет открытой, но невоспроизводимой. И наоборот, если вы полностью автоматизируете свой анализ, но ваши данные доступны только людям в вашей лаборатории, то ваша работа воспроизводима, но не открыта.

Продолжение текста по ссылке.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/it/Этюды для программистов на Python/com.init_python/159

4.7K viewsDima Fedorov, Mar 9, 2023 at 07:33

Аналитик данных - это исследователь (об этом тут) 🔭

Подход к разработке на Python 🐍 для исследователей основан на трех взаимосвязанных идеях.

👉 Открытая наука (подробнее тут): обеспечение свободного доступа к данным, методам и результатам для всех путем их публикации в соответствии с открытыми лицензиями.

👉 Воспроизводимое исследование: обеспечение того, чтобы любой, у кого есть доступ к данным и ПО, мог воспроизвести результаты, как для их проверки, так и для их дальнейшего использования.

👉 Устойчивое программное обеспечение: легкость его обслуживания и расширения, а не полная замена.

Люди часто смешивают эти три концепции, но они отличаются. Например, если вы делитесь своими данными и программами, которые их анализируют, но не документируете, какие шаги и в каком порядке нужно предпринять, то ваша работа будет открытой, но невоспроизводимой. И наоборот, если вы полностью автоматизируете свой анализ, но ваши данные доступны только людям в вашей лаборатории, то ваша работа воспроизводима, но не открыта.

Продолжение текста по ссылке.