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Purpose

Ofrecer una guia y plantilla para trabajar tanto en proyectos como investigaciones propias.

how to use it

en some-notes hay un apunte de ayuda sobre como usar git

Clonar y sincronizar:

git clone https://github.com/xspark21/my-workspace.git
cd my-workspace # ubicarse en el proyecto
uv sync # sincronizar entorno
uv run main.py # corre archivo main de bienvenida

de necesitarse añadir más librerias:

uv add libreria1 libreria2 libreria3

nota: las librerias deben coincidir con la version de python del proyecto, recuerda revisar el pyproject.toml para configurarlo

si quieres hacer un proyecto y subirlo a github pero clonaste este repo:

rm -rf .git
git init

about src/

Estos tres archivos tienen el objetivo de ayudar con ciertos procesos repetitivos y de configuracion ademas de

  • io.py: carga de archivos en caso de que sean varios y de distintos tipos
  • config.py: centraliza rutas de archivos, configuracion de schemas, entre otros
  • modules.py: funciones de ayuda para análisis exploratorio de datos

nota: añadir o quitar funciones personalizadas segun vayan necesitando

tree

Visualizacion del espacio de trabajo

.
├── datasets # carga y proceso de los datos
│   ├── processed/
│   ├── raw/
│   └── README.md
├── main.py # archivo central que orquesta el pipeline
├── notebooks
│   └── example.ipynb # archivo exploratorio
├── pyproject.toml # archivo de configuracion del proyecto
├── README.md 
├── src # carpeta con la fuente de archivos necesarios para el trabajo
│   ├── config.py
│   ├── io.py
│   └── modules.py
└── uv.lock

en la practica y mientras se estudia solemos usar colab, por lo que notebooks/ vendria a ser el lugar principal de exploracion, si su trabajo escala van a necesitar de todo el árbol completo, adaptado a sus necesidades, por lo que no es prioridad entender el flujo completo

la mejor forma de mejorar aqui es simplemente intentándolo, no haciéndolo perfecto

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plantilla de trabajo y estudio para el proceso de análisis de datos

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