Controllo versione per diversi progetti

Ho trovato diverse cose su come gestire un progetto di scienza dei dati con GIT, ma non ho trovato nulla su come gestire un insieme di progetti.

Nel 90% del caso sto lavorando da solo e nel corso del mese molte persone mi chiedono di controllare:

• la performance delle nostre operazioni di marketing
• l'impatto sulle vendite di periodi speciali come Natale
• clustering dei nostri clienti
• semplici modelli predittivi (abbandono, ...)

Ecco il mio tipico flusso di lavoro per un singolo progetto:

1. Prepara i dati in SQL
2. Realizza analisi descrittive e predittive in R / Python. Uso spesso la mia propria libreria di codice che aggiorno nel tempo
3. Crea risultati di output in una presentazione Markdown o PowerPoint.

Ecco l'organizzazione della cartella per ogni progetto:

1. Dati
   • di base
   • trattati

2. Script

3. Script Python

4. Output (figure, markdown, powerpoint, ...)

E due librerie di codice in R e Python che uso per tutte le analisi

Domanda: in questo caso qual è la strategia migliore?

1. Un singolo repository con tutte le analisi perché le librerie sono condivise tra più analisi?

Se sì, è ok avere una dozzina di filiali nello stesso repository come:

• R_library_prod
• R_library_dev
• Python_library_prod
• Python_library_dev
• clustering_2015_prod
• clustering_2015_dev
• christmas_sales_analysis_prod
• christmas_sales_analysis_dev

• e così via

  2. Un repository per ogni progetto? (con potenzialmente solo 2 diramazioni: prod e dev)

Se sì, come gestire gli aggiornamenti delle librerie R e Python? Dovrei avere un repository distinto per loro e aggiorna le librerie manualmente nei repository dei progetti di analisi?