厚労省が集計している病床機能報告データの分析を目的とする。
コード管理はGithubを利用している。
分析環境はDockerで構築し、VSCodeのDevContainersを利用することを推奨。
Githubを利用してコード管理をしていく。
基本的にはタスク単位でブランチを切り、プルリクエストで宮下が確認の後にマージする運用とする。
初回のみ1〜4を実施する。2回目以降は5からでよい
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Docker環境をインストールする。Mac環境ではRancher Desktopを推奨
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(推奨)Rancher Desktopの右上の⚙️ボタン→「Virtual Machine」→「Hardware」→ Memoryを8GB、CPUを8に設定する
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VSCodeの拡張機能 Dev Containers をインストールする
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このリポジトリをクローンする
git clone https://github.com/YusakuMiyashita/HBA.git
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Rancher Desktopを起動する
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VSCodeを起動、コマンドパレットを開き
Dev Containers: Rebuild and Reopen in Container..
またはDev Containers: Open Folder in Container..
を選択しHBA
フォルダを選択 -
VSCode内でNotebookを開き、セルを実行する。その際、カーネルの選択を求められることがあるが、.venv上の
Python 3.12
系を選択すればよい。 -
コンテナから抜ける場合は、VSCodeの左下の「><」ボタンを押し、
フォルダーをローカルで再度開く
を選択
※編集中
cookiecutter data science project templateにしたがってフォルダ構成を作成。
この通りにする必要はないので、適宜見直していく。
|-- csv
| `--
|-- hba
| |-- __init__.py
| |-- data
| | |-- __init__.py
| | `-- make_dataset.py
| |-- features
| | `-- __init__.py
| |-- models
| | `-- __init__.py
| `-- visualization
| `-- __init__.py
|-- .devcontainer
|-- .gitignore
| |--devcontainer.json
| `--docker-compose.yml
|-- notebook
| `--
|-- poetry.lock
|-- preprocessing.py
|-- pyproject.
|-- README.md
Project based on the cookiecutter data science project template. #cookiecutterdatascience