数据科学家比软件工程师擅长统计，又比统计学家擅长软件工程。听起来牛逼轰轰，事实却是，许多数据科学家有统计学背景，却没有什么软件工程方面的经验，因此在编码时容易犯一些简单的错误。作为一名高级数据科学家，本文作者总结了他在工作中常见数据科学家犯的十大错误。
我是一名高级数据科学家，在 Stackoverflow 的 python 编码中排前 1%，而且还与众多(初级)数据科学家一起工作。下文列出了我常见到的 10 个错误。
没有共享代码中引用的数据
数据科学需要代码和数据。所以为了让其他人能够复现自己做出来的结果，你需要提供代码中涉及的数据。这看起来很简单，但许多人会忘记共享代码中需要的数据。
解决方案：用 d6tpipe 共享代码中的数据文件，或者将数据文件上传到 S3/网页/Google 云等，还可以将数据文件保存到数据库中，以便收件人检索文件(但不要将数据添加到 git 中，这一点后面的内容会讲到)。
硬编码其他人无法访问的路径
和错误 1 类似，如果硬编码其他人无法访问的路径，他们就没法运行你的代码，而且在很多地方都必须要手动修改路径。Booo!
解决方案：使用相对路径、全局路径配置变量或 d6tpipe，这样其他人就可以轻易访问你的数据了。
将数据和代码混在一起
既然数据科学代码需要数据，为什么不将代码和数据存储在同一个目录中呢?但你运行代码时，这个目录中还会存储图像、报告以及其他垃圾文件。乱成一团!
解决方案：对目录进行分类，比如数据、报告、代码等。参阅 Cookiecutter Data Science 或 d6tflow 项目模板，并用问题 1 中提到的工具存储以及共享数据。
Cookiecutter Data Science：https://drivendata.github.io/cookiecutter-data-science/#directory-structure
d6tflow 项目模板：
用 Git 提交数据
大多数人现在都会版本控制他们的代码(如果你没有这么做那就是另一个问题了!)。在共享数据时，可能很容易将数据文件添加到版本控制中。对一些小文件来说这没什么问题。但 git 无法优化数据，尤其是对大型文件而言。
git add data.csv
解决方案：使用问题 1 中提到的工具来存储和共享数据。如果你真的需要对数据进行版本控制，请参阅 d6tpipe、DVC 和 Git Large File Storage。