[Marc Folch] Project 1

[marcfolchp]

https://github.com/marcfolchp/project1

[bripollc]

Marc,

Primer proyecto superado! Te doy un poco de feedback, pero deberías estar muy contento en general:) Bona feina!

🧹 Repository organization

Tu repositorio está un poco desorganizado, tienen muchos files y pocas carpetas. Este proyecto no requería trabajar con muchos archivos, pero para el próximo recomiendo que utilices carpetas para poder organizar el repositorio de una manera más clara. Al final, la carpeta principal del repositorio solo debería contener el readme.md (documentación de tu proyecto) y el main.py (archivo principal de ejecución).

Por ejemplo, a mí me gusta organizarlo así pero puedes adaptarlo a tu manera y en función del proyecto:

• notebooks/ - carpeta. contendrá los notebooks de trabajo
• data/ carpeta. contendrá los .csv
• src/ - carpeta. contendrá el código encapsulado en archivos .py (cleaning, transforming, visualizing...)
• images/ - carpeta. contendrá las imágenes que uses para dar soporte al proyecto (workflow, readme images, etc.)
• figures/ - carpeta. contendrá los plots u otros resultados que extraigas de tu data
• README.md - archivo con la documentación de tu proyecto
• main.py - archivo principal de ejecución

👨🏽‍💻 Code

En general muy muy buen trabajo limpiando y usando diferentes métodos que hemos visto. Tu código está limpio y los comentarios y títulos del notebook son claros y me ayudan a entender el proceso que has seguido. Te será útil en un futuro para ti y para quien lo lea :) Lo único es que, en los notebooks, intenta imprimir los resultados a medida que vayas transformando el dataset. Puedes hacerlo con .head, .tail o .sample, para ir viendo lo que pasa pero no imprimir todo y que quede un documento muy largo. De esta manera, me ayuda a seguir lo que pasa en tus funciones. Ya cuando lo pases a archivos .py en src/ puedes dejarlo más limpio.

Genial por otro lado, porque ya has puesto el código en funciones!! Para este proyecto quizás no lo has acabado de encapsular en archivos .py dentro de src/, pero pero no pasa nada! Para el segundo proyecto no se deberán limpiar tanto los datos y tendrás más tiempo para dedicarle a estas cosas. Verás que cuando se encapsula el código queda mucho más ordenado y escalable!

Por último, te recomendaría que leyeras los .csv fuera de las funciones, ya que estos serán tu argumento para pasar a las funciones a medida que vas transformando el dataset.

Ah, last but not least, super FAN de que hayas añadido más capas a tus datos con más info!!!!!!! Muy interesante, original y muy muy bien ejecutado. Me quito el sombrero.

🎨 Visualizations

La visualización está bien, no tengo mucho a comentar. Los gráficos están bien escogidos, tiene títulos (menos un par, cuidado), labels y se entiende lo que quieres mostrar. Lo único que te diría es que ojo con las leyendas, hay algunos gráficos en los que falta información. También, en el gráficos de Minecraft, cuando en el primero pones before-after 2011 te recomendaría poner un rango porque, desde cuando y hasta cuando son tus datos? Me confunde y no es muy preciso. También, en el gráfico de Fatality Rate after Minecraft's release, has dividido los años como floats? 2002,5? No tiene sentido, xd. También incluiría en la leyenda que representa tu eje vertical.

✍🏽 Readme

En general muy bien explicado y muy fluido de leer!!! Se entienden tus hipotesis, argumentos y conclusiones. Lo único que añadiría es el proceso que has seguido de incio a fin (workflow + librerías usadas) y referenciar el origen de tus datos (ya sea en un nuevo apartado "Dataset" o en los links del final).

Felicitats! Que no decaigui l'energia i a pel segon projecte 🚀✨