数据集版本控制是指跟踪数据集随时间变化的实践，类似于开发人员使用版本控制来管理代码。它涉及在特定时间点创建数据快照，允许团队引用或恢复到较早的状态。每个版本通常包括元数据，如时间戳、作者身份以及关于修改的注释（例如，添加的列、更正的错误）。例如，如果更新数据集以修复缺失值，版本控制可确保原始数据集和修改后的数据集分别保存，从而避免混淆项目中使用的是哪个版本。
版本控制对于数据科学的可重复性至关重要。在构建模型时，结果很大程度上取决于输入数据。如果不跟踪更改，就无法可靠地重建模型的训练环境。例如，如果模型的性能意外下降，版本控制允许开发人员检查问题是否源于最近的数据更改，例如新的预处理步骤或损坏的条目。它还有助于合规性和审计——团队可以准确地证明哪些数据被用于受监管或发布的工作。
协作是另一个关键优势。当多个开发人员在同一个项目上工作时，版本控制通过明确每个人正在使用哪个数据集版本来防止冲突。像 DVC（数据版本控制）或 Git LFS（大型文件存储）这样的工具与像 Git 这样的代码存储库集成，将数据版本链接到特定的代码提交。例如，一个团队可能会将数据集版本标记为“v1.2-model-training”，使其与相应的模型代码对齐。这使得调试更容易——如果同事的结果不同，您可以快速验证数据差异是否是原因。版本控制还简化了回滚，允许团队在更新引入错误时恢复到稳定的数据集。