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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

Towards Data Science Design Patterns

verfasst von : Michael R. Berthold, Dashiell Brookhart, Schalk Gerber, Satoru Hayasaka, Maarit Widmann

Erschienen in: Advances in Intelligent Data Analysis XXI

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

We propose data flow diagrams to model data science design patterns and demonstrate, using a number of explanatory patterns, how they can be used to explain and document data science best practices, aid data science education, and enable validation of data science processes.

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Literatur
1.
Alexander, C., Ishikawa, S., Silverstein, M.: A Pattern Language. Oxford University Press, Oxford (1977)
2.
Alexander, C.: The pattern of streets. J. AIP 32(3), 273–278 (1977)
3.
4.
5.
Fischer, I., Koch, M., Berthold, M.R.: Proving properties of neural networks with graph transformations. In: IEEE International Joint Conference on Neural Networks, vol. 1, pp. 441–446 (1998)
6.
Gamma, E., Helm, R., Johnson, R., Vlissides, J.: Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software. Addison-Wesley (1994)
7.
Hild, D.D.: Visual Languages and Computing Survey: Data Flow Visual Programming Languages. J. Vis. Lang. Comput. 3, 69–101 (1992)CrossRef
8.
Lakshmanan, V., Robinson, S., Munn, M.: Machine Learning Design Patterns. O’Reilly Media, Inc. (2020)
Metadaten
Titel
Towards Data Science Design Patterns
verfasst von
Michael R. Berthold
Dashiell Brookhart
Schalk Gerber
Satoru Hayasaka
Maarit Widmann
Copyright-Jahr
2023
Buch
Advances in Intelligent Data Analysis XXI

Print ISBN: 978-3-031-30046-2

Electronic ISBN: 978-3-031-30047-9

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-30047-9_5

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