Бесплатно
Reproducible Science bits-n-tips
Открыть наSTEPIK.ORG
В этом курсе я делюсь опытом построения и проведения исследовательской работы. Мы начнем с общей рамки научных и управленческих сложностей, затрудняющих воспроизводимость исследований. Затем рассмотрим факторы, помогающие ее обеспечить: общие ценности, инструменты и онлайн ресурсы для публикации. Значительная часть инструментов заимствуется из арсенала разработчиков ПО: управление версионированием кода, окружением, тестированием, непрерывная интеграция. Также рассмотрим инструменты, специфические для Data-Science исследований: мониторинг и сравнение качества ML-моделей, версионирование данных. Курс находится в стадии бета-тестирования.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
| 157 | |||||
| 0 | |||||
| 0 | |||||
| 0.000 | |||||
| 11 | |||||
| 12 | |||||
| — | |||||
| — | — | ||||
| — | — | — | — | ||
| — | — | — | — | ||