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

1. Docker環境をインストールする。Mac環境ではRancher Desktopを推奨

2. （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

3. VSCodeの拡張機能 Dev Containers をインストールする

4. このリポジトリをクローンする

git clone https://github.com/YusakuMiyashita/HBA.git

5. Rancher Desktopを起動する

6. 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

7. 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。

8. 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