En este post, que recomiendo leer a quienes aun no han dado el salto al uso de un sistema de control de versiones, Peter Ellis hace una clasificación de los/as analistas (y sus equipos) en cuatro categorías:

En su libro Executive Data Science, Brian Caffo, Roger D. Peng y Jeffrey Leek dan la siguiente “regla del pulgar” sobre el grado de sistematización que es necesario darle a un conjunto de procedimientos o análisis en el contexto de un equipo de trabajo de ciencia de datos (data science):

A la hora de que Jekyll construya el sitio con jekyll build o jekyll serve se pueden establecer distintos “entornos” lo que nos permitirá realizar diferentes acciones en función de que estemos en un entorno de desarrollo (si estamos todavía “trasteando”) o en uno de producción (cuando queremos el producto final que vamos a subir al servidor). Por defecto, Jekyll se ejecuta en un entorno de desarrollo, definido por la variable JEKYLL_ENV=development. A la hora de construir el sitio, se puede establecer otro valor, por ejemplo: