Projeyi öncelikle forklayın ve clone edin. Proje sayımız ilerledikçe proje yönetimimizi kolaylaştırmak adına projelerimizi belli klasör kalıplarında saklamak iyi bir alışkanlıktır. Örnek bir Lokasyon: Code2Work/DataScience/data-project-24.
Aşağıdaki komutları sırasıyla çalıştırınız.
python -m venv venvvenv\Scripts\activate(Windows) — macOS / Linux için:source venv/bin/activatepip install -r requirements.txt=> Tüm bağımlılıkları kurarpython watch.py=> Kaydettikçe testleri otomatik çalıştırır ve skorunu Kaizu'ya gönderirpython tests/test_question.py=> Testleri tek seferlik çalıştırır ve skorunu Kaizu'ya gönderir
⚠️ Başlamadan önce:tests/test_question.pydosyasının başındakiUSER_ID = 0satırına kendi Kaizu ID'ni yaz (Profile → Settings → User ID). Yazmazsan skorun gönderilmez.
- Eğer daha detaylı bir şekilde testlerin içerisine bakmak isterseniz:
pytest tests/test_question.py -s -v(sadece testleri gösterir, skor göndermez)
- Bu bir Python projesidir. Veritabanı kurulumuna, SQL sorgusuna ya da herhangi bir bağlantı ayarına gerek yoktur.
- Çalışırken sadece
tasks/task_manager.pydosyasında çalışacağız. Bu dosyanın dışındaki kodları değiştirmeyiniz! - Her fonksiyonun ne yapması gerektiği
tasks/task_manager.pyiçindeki yorum satırlarında açıklanmıştır. Fonksiyonların içini doldurunuz. - Projede kullanılan veri seti repo içinde
tasks/death_note_characters.csvyolundadır; ayrıca bir dosya indirmenize gerek yoktur. - Testleri çalıştırarak doğru sonuç alıp almadığınızı adım adım kontrol edebilirsiniz.
- Senaryo: L, Kira'nın kimliğini bulmak için karakterlerin davranışsal verilerini analiz ediyor. Elimizde çeşitli karakter özellikleri, suç işleme olasılığı, psikolojik profiller, konum ve geçmiş bilgileri var. Amacın: Veriyi temizleyip analiz etmek, outlier'ları yakalayıp yeniden örnekleme yapmak ve nihayetinde riskli bireyleri anlamlı şekilde puanlamak.
tasks/task_manager.pydosyasının içerisindeki fonksiyonların içerisini doldurmaya çalışın.