MDST教程指南：掌握文件系统设置与数据处理

资源摘要信息:"MDST教程-W21" ### MDST概念 MDST（Modern Data Stack Technologies）是一种现代化的数据处理和分析方法论，它强调使用最新的技术栈来处理、管理和分析大规模数据。MDST通常涉及一系列的工具和平台，这些工具和平台被设计用来应对大数据环境中的不同需求，包括数据收集、存储、处理、分析和可视化。 ### 课程结构与内容 #### 实时教程安排 本课程提供了明确的实时教程时间，确保参与者可以根据自己的时间安排参加。课程安排了以下时间点： - 星期六2/13，2/20-1-3pm - 工作时间： - 2/18星期四-6-7pm - 星期二2/24 2-3pm 这些时间点被标记为重要的日子，意味着对课程内容的学习和掌握至关重要。 #### 检查点与截止日期 课程设计了检查点来确保参与者能够按时完成任务，并对所学知识进行实际操作。检查点的截止日期为2/24星期三下午5点。在这个截止日期之前，参与者需要完成既定的学习和实践任务。 #### 课程资源获取 课程提供了一个缩放链接（Zoom Link），参与者可以通过这个链接获取远程参与实时教程的权限。此外，课程还提供了电子邮件地址，参与者可以在遇到疑问且无法在办公时间内解决时，发送邮件至指定的联系人。 ### 实践操作指南 #### 教程1 教程1要求参与者完成以下任务： 1. 完成checkpoint1a中的步骤，设置文件系统，git repo等。这可能包括克隆远程仓库、配置本地环境、安装必要的软件包等步骤。 2. 在进行checkpoint工作时，定期使用git命令进行版本控制更新。这样做可以帮助跟踪修改记录，同时为团队协作提供方便。 3. 根据文件中的注释完成checkpoint1b.py。这一步骤要求编程技能，参与者需要理解Python编程语言，并根据注释中的提示编写或修改脚本。 4. 运行脚本（使用命令 `python checkpoint1b.py` ），确保在data/文件夹中输出了新的文件 `starbucks_clean.csv`。这个文件的创建是后续练习的基础。 #### 教程2 教程2要求参与者完成以下任务： 1. 在checkpoint2a.ipynb中完成练习。IPython Notebook（简称Jupyter Notebook）是一种交互式计算环境，它允许用户以代码块、文本、公式等多种形式编写文档。在checkpoint2a.ipynb中，参与者需要根据指导内容完成练习，这可能涉及到数据的清洗、分析和可视化。 ### 技术栈与工具 #### Jupyter Notebook 作为本课程的一部分，Jupyter Notebook被用作教学和实践的平台。Jupyter Notebook支持多种编程语言，但最常用的是Python。它允许用户在一个文档中混合代码执行、可视化和叙述性文本，非常适合于数据科学和教育领域。 #### Git Git是当前版本控制系统的标准。在本课程中，git被用来进行版本控制更新，这有助于保持代码的整洁和有序，同时也便于团队协作。参与者需要理解基本的git命令，如 `git clone`、`git add`、`git commit` 和 `git push`。 ### 关键文件和资源 #### 文件结构 课程文件以一个清晰的目录结构组织，其中 `MDST-master` 是主要的仓库目录。在这个目录中，参与者可以找到以下文件和文件夹： - `checkpoint1a/`：包含用于设置文件系统的指导和工具。 - `checkpoint1b.py`：一个需要被参与者修改和运行的Python脚本。 - `data/`：用于存放生成或需要分析的数据文件的文件夹。 - `checkpoint2a.ipynb`：一个Jupyter Notebook文件，用于完成教程2中的练习。 - 其他必要的配置文件和资源。 ### 结语 本课程注重实践操作，通过一系列的任务和检查点确保学生能够熟练掌握现代数据栈技术。通过本教程的学习，学生将能够熟练运用Jupyter Notebook和git，并在真实的项目环境中进行数据分析和处理。同时，本课程也强调团队协作和版本控制的重要性，帮助学生在实际工作中更有效地沟通和合作。