Было ли у вас такое, что через пару месяцев после завершения проекта вы не можете найти нужный код или данные. Часть файлов оказывается в загрузках, часть — теряется. Воспроизвести результаты невозможно. Стандартные рецепты (модульная организация кода, документирование, использование систем контроля версий) тоже не всегда помогают.

Хочется задать структуру еще на берегу. Одно из решений — применение одного и того же шаблона для структуры папок и файлов.

Можно, например, использовать Cookiecutter. Это библиотека, которая позволяет настроить под себя стандартный шаблон, а потом при запуске нового проекта сразу его разворачивать. Есть уже готовый отличный шаблон для Data Science проектов, а вот пример шаблона для исследовательского проекта.

В базовом случае для работы хватит пары команд:

pip install cookiecutter

cookiecutter <ссылка на репозиторий с шаблоном>

Добавьте к этому правила именования файлов, и работа со старыми проектами существенно упростится.

@evidencespace