数据科学工程师容易犯的10个错误

无论是初学者还是有经验的工程师，都会或多或少犯一些错误，这里总结了一些常见的错误，你可以参考。数据科学家是“比任何软件工程师都更擅长统计，比任何统计学家都更擅长软件工程”的人。许多数据科学家都有统计背景，对软件工程几乎没有经验。我是一名高级数据科学家，在stackoverflow的python编程中排名前1%，与许多(初级)数据科学家一起工作。以下是我经常看到的10个常见错误。1.不要引用共享代码中需要代码和数据的数据数据科学。因此，他们需要访问数据，才能让别人复制你的结果。它看起来很简单，但很多人忘记了与他们的代码共享数据。解决方案：使用d6tpipe与您的代码共享数据文件，或上传到S3/web/谷歌驱动器等，或将其保存到数据库中，以便接收方检索文件(但不要将其添加到git中，请参阅以下内容)。2.硬编码的无效路径类似于错误1。如果您硬编码其他人无法访问的路径，它们将无法操作您的代码，并且必须在许多地方手动更改路径。解决方案：使用相对路径、全局路径配置变量或d6tpipe使数据易于访问。3.代码和数据混合在一起。既然数据科学代码需要数据，为什么不把它转移到同一个目录呢？在这样做的时候，还要保存图片、报告和其它垃圾。哦，真乱！解决方案：将目录组织成数据、报告、代码等类别。参见cookiecuterdatascience或d6tflowprojectemplates，并使用1中提到的工具存储和共享数据。4.将数据和源代码一起提交给Git，大多数人管理代码的版本。将数据文件添加到版本控制中，以便共享数据。对于非常小的文件，这是可以的，但git并没有优化数据，尤其是大型文件。gitadddata.csv解决方案：使用1中提到的工具存储和共享数据。如果您真的想控制版本的数据，请参见d6tpipee、存储DVC和Git大文件。5.有足够的讨论写方程而不是DAGS的数据。让我们谈谈实际代码！数据科学代码主要由一系列线性运行函数组成，因为在学习编写代码时，首先要学习的是函数。这将导致一些问题。请参考机器学习代码可能不好的四个原因。解决方案：将数据科学代码编写成一组任务，并在这些任务之间建立依赖关系，而不是使用线性链接函数。使用d6tflow或airflow。6.像函数一样使用for循环，for循环是你在学习编码时需要学习的第一件事。它们很容易理解，但它们又慢又冗长，通常意味着你不知道向量化的替代方案。解决方案：Numpy、scipy和panda为您认为可能需要循环的大多数内容提供了向量化函数。当数据、参数或用户输入发生变化时，您的代码可能会中断，有时您不会注意到。这可能会导致错误的输出。如果有人根据你的输出做出决定，错误的数据会导致错误的决定！解决方案：使用assert语句检查数据质量。pandas有平等测试，d6tstack可以检查数据输入，d6tjoin可以连接数据。数据检查的代码示例：8.我理解不写注释。你急于做分析。你把事情拼凑起来，让你的客户或老板知道结果。一周后，他们回来说“你能修改xyz吗？”或者“你能更新吗？”。你看着你的代码，却不记得你为什么这么做了。现在想象一下，如果有人来操作它。解决方案：额外的时间，即使在你交付分析后，也要记录你所做的事情。你会感谢自己，别人会更感谢你！你会看起来很专业！9.将数据存储为csv或pickle，然后返回数据，毕竟是数据科学。就像函数和for循环一样，csv和pickle文件也经常使用，但它们实际上并不好。csv不包括模式，所以每个人都必须重新分析数字和日期。pickle可以解决这个问题，但只能在python中工作，不能压缩。这两种格式都不适合存储大型数据集。解决方案：使用parquet或其他带有数据模式的二进制数据格式，最好是压缩数据格式。d6tflow将自动任务的数据输出保存为parquet格式，因此您不必处理它。10.使用jupyternotebooks让我们以一个有争议的结论结束:jupyternotebooks和csv一样常见。许多人使用它们。这并不能让他们变得更好。jupyternotebooks助长了上述许多不良软件工程习惯，特别是：您可能希望将所有文件存储在目录中，您编写的代码自上而下运行，而不是DAGS。您不需要模块化代码来调试代码和输出。您不能很好地控制文件中的版本。使用jupyternotebooks很容易开始，但很难扩展规模。

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