Menu
  • Home
  • O nás
  • Projekty ▾
    • Výzkum
    • Detektor urážek
    • Český detektor emocí
    • Anglický detektor emocí
    • Veřejné mínění emocí
    • Startup Akademie
  • Kariéra
  • Kontakt
  • Kalendář
  • Blog
Skip to content

Norman Niemer zveřejnil 10 nejčastějších chyb v kódování. Děláte je také?

by Eva Popílková | Posted on 3. 4. 20193. 4. 2019

Norman Niemer je Chief Data Scientist, takže už má v datové vědě něco za sebou. Datový vědec je podle něj „člověk, který je lepší ve statistice než jakýkoli softwarový inženýr a lepší v softwarovém inženýrství než jakýkoli statistik“. Norman nyní zveřejnil seznam 10 chyb v kódování, které často vidí. Ruku na srdce neděláte některé z nich také?

Pro zajímavost uvádím první tři:
1. Nesdílejte data uvedená v kódu
Čili sdílíte svůj kód, ale zapomenete přiložit například dataset:)
Řešení: Uložte data na web, google disk, nebo třeba použijte d6tpipe

2. Hardcodované a nepřístupné cesty
Takové to: df = pd.read_csv(‚/path/i-dont/have/data.csv‘) # fails
Řešení : Použijte relativní cesty, globální konfigurační proměnné cesty nebo d6tpipe, aby byla vaše data snadno dostupná.

3. Smícháváte data kód do stejného adresáře
Je to nepřehledné!
Řešení : Uspořádejte svůj adresář do kategorií, jako jsou data, kód atd. Viz Cookiecutter Data Science a použijte nástroje uvedené v první radě pro ukládání a sdílení dat.

Zdroj a kompletní článek: https://www.kdnuggets.com/…/top-10-coding-mistakes-data-sci…

Post Views: 407
Text a sekvenceChief Data Scientist Norman Niemer softwarový inženýr Statistika

Related Posts

25 října, 2019

Vyznejte se v pojmech hlubokého učení!

4 února, 2021

Budou jazykové modely zdarma?

16 prosince, 2019

Obrazem: Digitální filosof 2019

Nejnovější příspěvky

  • Vydán klíčový díl o umělé inteligenci na podcastu Deep Talks
  • DigiKomenský – Největší učitel všech dob v podobě Jana Amose Komenského – pro učení dětem i samoukům
  • Ukázka GPT-4
  • OpenAI představí nejnovější hluboké učení – GPT-4
  • Blíží se konec pracovních míst? Strach z umělé inteligence není na místě, má překvapivé využití

Archivy

Rubriky

Štítky

AI AI Awards algoritmus algoritmy Alphai Alpha Industries Amazon Andrew Ng BERT Chatbot DALL·E Data Science Deep Learning DigiHavel digitální filosof Digitální spisovatel Dita Malečková Elon Musk Facebook Gartner Google GPT-2 GPT-3 GPU IBM Jan Tyl Matylda Microsoft Neuronová síť NLP NVIDIA OpenAI podcast Posobota RNN Robot soutěž startup strojové učení TensorFlow Tomáš Sedláček umělá inteligence Český rozhlas ČVUT Čína
Copyright Alpha Industries – blog. All rights reserved. | Powered by WordPress & Writers Blogily Theme
Alpha Industries - blog
  • Home
  • O nás
  • Projekty
    • Výzkum
    • Detektor urážek
    • Český detektor emocí
    • Anglický detektor emocí
    • Veřejné mínění emocí
    • Startup Akademie
  • Kariéra
  • Kontakt
  • Kalendář
  • Blog