数据科学项目的可重复性
创新且可重复
消除创新障碍，并增强对数据驱动分析完整性的信心。
环境管理
确保分析和实验在一致且可重复的环境中执行。
版本控制
追踪分析方法和模型的演变，以准确重现实验。
文档和协作
集中代码协作、 解释和可视化。
容器化
将代码、数据和依赖项打包到可移植的容器中。
包一致性
使用经过测试且兼容的软件包版本。
资源
可重复性的 8 个级别：面向未来的 Python 项目
Anaconda Learning：在 Anaconda Notebooks 中加速您的 Python 之旅
与专家交流
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