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Provenance for Reproducible Data Science

Schreiber, Andreas (2017) Provenance for Reproducible Data Science. PyData Seattle 2017, 2017-07-05 - 2017-07-07, Redmond, USA.

[img] PDF
4MB

Offizielle URL: https://pydata.org/seattle2017/schedule/presentation/62/

Kurzfassung

In science, results that are not reproducible by peer scientists are valueless and of no significance. Among other practices, recording the provenance of data facilitates to reproduce results in data science and users can be confident in quality of the data. The talk shows how to record and to analyse provenance using the provenance model PROV for Python data analytics processes.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/113546/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:Video: https://www.youtube.com/watch?v=79c3wCVNsnc
Titel:Provenance for Reproducible Data Science
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schreiber, AndreasAndreas.Schreiber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5750-5649NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:6 Juli 2017
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:data science, provenance, reproducibility, python, pydata
Veranstaltungstitel:PyData Seattle 2017
Veranstaltungsort:Redmond, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 Juli 2017
Veranstaltungsende:7 Juli 2017
Veranstalter :NumFOCUS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben SISTEC (alt)
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Simulations- und Softwaretechnik
Institut für Simulations- und Softwaretechnik > Verteilte Systeme und Komponentensoftware
Hinterlegt von: Schreiber, Andreas
Hinterlegt am:21 Aug 2017 10:33
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:18

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