📋 Template-Anleitung

Für Kursteilnehmer*innen: Diese Sektion nach dem Setup deines Projekts löschen!

So verwenden Sie dieses Template:

Dieses Template hilft dir, dein Data Science Projekt effizient zu organisieren und zu dokumentieren. Es bietet eine gängige Struktur, um deine Arbeit zu planen, durchzuführen und zu präsentieren. Templates können in GitHub über den Button "Use this template" in der oberen rechten Ecke in ein eigenes Repository überführt werden. Nutze diese Vorlage als Inspiration und passe sie an dein Projekt an!

Neben einer grundlegenden Ordnerstruktur für deine Dateien und Notebooks, enthält dieses Template unter .github\ISSUE_TEMPLATE einige Vorlagen für GitHub Issues, die dir helfen, deine Aufgaben zu organisieren und den Fortschritt deines Projekts zu verfolgen.

Lies dir die Datei PROJECT_SETUP.md durch, um mehr über die Nutzung dieses Templates zu erfahren.

Für dein Projekt kannst du die folgenden Abschnitte in der README.md Datei anpassen, um dein Projekt zu beschreiben und zu präsentieren. Lösche anschließend diese Anleitung.

[DEIN PROJEKTTITEL HIER] 🚀

Eine kurze, prägnante Beschreibung deines Data Science Projekts in 1-2 Sätzen.

📊 Projektübersicht

Problemstellung:

Ziel:

Methoden:

🎯 Key Findings

• 📈 Erkenntnis 1: Kurze Beschreibung
• 🔍 Erkenntnis 2: Kurze Beschreibung
• 💡 Erkenntnis 3: Kurze Beschreibung

📁 Repository Struktur

├── data/
│   ├── raw/                    # Originaldaten
│   └── processed/              # Bereinigte Daten
├── notebooks/                  # Jupyter Notebooks
│   └── 01_exploration.ipynb    # Datenexploration
├── src/dpp                     # Python Module
├── test/                       # Unit Tests
├── pyproject.toml              # Projektkonfiguration
└── docs/                       # Zusätzliche Dokumentation

🔧 Verwendete Technologien

Programmiersprachen:

Libraries & Frameworks:

Tools:

📊 Daten

Datenquelle:

Datensatz-Größe:

Wichtige Features:

🤖 Methodik

Data Preprocessing

Modeling Approach

Evaluation

📈 Ergebnisse

Model Performance:

Wichtigste Visualisierungen:

🚀 Reproduzierbarkeit

Setup

# Repository klonen
git clone [DEIN-REPO-LINK]
cd [REPO-NAME]

# Dependencies installieren
uv sync

Ausführung

# Notebooks in dieser Reihenfolge ausführen:
# 1. notebooks/01_exploration.ipynb
# 2. notebooks/02_preprocessing.ipynb  
# 3. notebooks/03_modeling.ipynb
# 4. notebooks/04_results.ipynb

🎓 Über dieses Projekt

Kontext:

Zeitraum:

Autor:

📞 Kontakt

GitHub: @DeinUsername
E-Mail: deine.email@beispiel.de
LinkedIn: Dein Profil

🙏 Danksagungen

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