Phân tích khoa học có thể tái tạo với GitHub và Docker

Nghiên cứu khoa học đòi hỏi sự minh bạch, nhưng chia sẻ các luồng phân tích dữ liệu phức tạp để người khác có thể chạy chúng mà không có lỗi là một thách thức lớn. Bạn sẽ học cách sử dụng kiểm soát phiên bản và containerization để làm cho mã khoa học, môi trường và đường ống dữ liệu hoàn toàn có thể tái tạo bởi bất kỳ ai, ở bất cứ nơi nào. Bạn sẽ học được: - Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của khoa học tái tạo và tại sao tính nhất quán môi trường quan trọng. - Theo dõi và quản lý các thay đổi mã khoa học của bạn một cách có hệ thống bằng GitHub. - Tạo môi trường tính toán cô lập, nhất quán bằng cách sử dụng Docker container. - Cấu hình các luồng công việc tự động sử dụng các hành động GitHub cơ bản để kiểm tra các đường ống phân tích của bạn. - Ghi chép các bước phân tích dữ liệu rõ ràng để đảm bảo hợp tác và đánh giá đồng đẳng. Chương trình bắt đầu với những định nghĩa cơ bản và lý thuyết về khả năng tái tạo trước khi chuyển sang hướng dẫn viết từng bước về cách viết Dockerfiles và quản lý kho. Bạn sẽ học những ví dụ thực tế, dựa trên văn bản về các luồng dữ liệu chứa mà bạn có thể sử dụng ngay lập tức cho nghiên cứu của mình. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà nghiên cứu và nhà khoa học mới bắt đầu muốn làm cho công việc của họ mạnh mẽ hơn, mà không cần kinh nghiệm trước đó về DevOps hoặc containerization. Bắt đầu xây dựng các luồng công việc khoa học có thể kiểm tra và tái tạo ngay hôm nay.