Cycle de vie de la science des données

Un sujet de recherche en plein essor appelé science des données a plusieurs facettes, notamment l'étude et l'analyse de quantités massives de données, ainsi que le fait que ses branches couvrent pratiquement tous les domaines d'étude. Envie d'une expertise dans le domaine de la Data Science ? Inscrivez-vous à notre cours de certification en science des données.

Article connexe : Science des données - Dynamique des compétences en science des données

Nous travaillons avec des données élaborées qui sont organisées en plusieurs niveaux et qui ne sont pas des données rationalisées. Les statistiques, l'arithmétique et les langages informatiques sont les trois éléments fondamentaux sur lesquels repose la science des données.

Des données sont nécessaires pour chaque composante d'une fraternité - entreprise, secteur de la santé, science, vie quotidienne, marketing, recherche - pour faire avancer le mouvement. Nos vies ont été complètement envahies par les technologies de l'information et l'informatique qui évoluent à un rythme si rapide et dans tant de directions différentes que les modes opératoires tactiques appliqués il y a quelques années à peine ne sont plus d'actualité.

Il en va de même pour les difficultés et les problèmes précis. En raison de leur complexité accrue, les problèmes et les inquiétudes du passé concernant un certain sujet, une maladie ou une lacune pourraient ne pas s'appliquer maintenant.

Par conséquent, pour faire face aux difficultés d'aujourd'hui et de demain ainsi que pour trouver des réponses aux problèmes non résolus, tout domaine scientifique, d'étude ou d'organisation nécessite un ensemble de techniques et de systèmes opérationnels les plus récents.

Lisez également: Comment obtenir de l'or autorisé par l'IRA et où l'acheter

Qu'entendez-vous par Data Science ?

Afin de faire face à des problèmes analytiques difficiles, la science des données implique une fusion de la technologie, du développement d'algorithmes et de l'inférence de données.

Les données sont la base. D'énormes quantités de données non traitées entrent et sont conservées dans les entrepôts de données de l'entreprise. Nous pouvons composer des capacités avancées en l'utilisant. La science des données consiste essentiellement à trouver des méthodes innovantes pour utiliser ces données afin de produire des avantages économiques.

Pour une explication visuelle, regardez notre vidéo sur le cours de science des données.

Qu'est-ce qu'un Data Scientist ? Et que fait-il ?

Vous pourriez obtenir 20 réponses différentes à cette question si vous interrogez 20 data scientists différents. En effet, les fonctions et les tâches d'un scientifique des données peuvent varier considérablement, en fonction d'une gamme d'éléments tels que l'industrie, l'expérience et la structure de l'organisation pour laquelle il travaille.

Tous les postes en science des données ont cependant quelques caractéristiques. De plus, vous devez être conscient des traits que partagent tous les data scientists si vous vous préparez pour un entretien d'embauche en tant que data scientist.

Lisez aussi : Comment manger de la viande de manière plus durable

Cycle de vie de la science des données

Depuis que l'expression a été utilisée pour la première fois dans les années 90, la science des données a considérablement progressé. Les experts suivent une structure prédéterminée tout en abordant un sujet de science des données. L'exécution de projets en science des données est pratiquement devenue un algorithme.

La tentation de renoncer à l'approche et de commencer à résoudre les problèmes n'est que trop courante. Cependant, en négligeant de fournir une base solide à l'ensemble de l'effort, cela invalide nos plus grandes intentions. Au contraire, selon les instructions, nous nous rapprochons généralement du problème que nous cherchons à résoudre.

Venons-en aux points du cycle de vie.

1. Connaissances commerciales

L'objectif du cycle complet est l'objectif de l'entreprise. Que répareriez-vous une fois le problème particulier résolu ? Il est essentiel de comprendre la cible de l'entreprise car elle établira le but ultime de l'enquête. Nous ne pouvons pas choisir une cible particulière d'évaluation qui corresponde à l'objectif de l'entreprise tant que nous n'en avons pas une opinion positive. Vous devez comprendre si le client souhaite prévoir les prix des matières premières, réduire les pertes d'épargne, etc.

2. Expertise des données

Il s'agit d'une liste de toutes les données accessibles. Parce qu'ils connaissent les informations qui sont maintenant accessibles, les faits qui doivent être mis en œuvre pour ce problème de gestion et d'autres informations pertinentes, vous devez travailler en étroite collaboration avec le groupe de l'organisation dans cette situation. Les données, ainsi que leur structure, leur pertinence et le type d'enregistrement, sont décrites à cette étape. Des graphiques doivent être utilisés pour examiner les données. Il s'agit simplement de rechercher dans les données et d'obtenir toutes les connaissances possibles sur les informations.

3. Préparation des données

La phase suivante est la préparation des données. Cela implique de choisir les informations appropriées, de les intégrer en fusionnant de grands ensembles de données, de les nettoyer, de gérer les données d'attributs en les séparant ou en les attribuant, de gérer les données inexactes en les obscurcissant, de rechercher des anomalies avec un nuage de points et de les traiter, et de créer de nouvelles informations en dérivant modules individuels des anciens. Créez la structure appropriée pour les données et supprimez toutes les colonnes et fonctionnalités supplémentaires. La phase la plus importante du cycle d'existence est la préparation des données, qui a lieu la veille du coucher. Votre modèle est aussi complet que vos données.

Lisez aussi: Une liste des types de crypto-monnaies que vous devez connaître

4. Analyser les données exploratoires

Cette phase nécessite de comprendre la réponse et les variables impactant celle-ci avant de créer le modèle réel. La distribution des données parmi les différents critères liés aux caractères est analysée graphiquement à l'aide de graphiques à barres. Les corrélations entre divers facteurs sont visualisées à l'aide de distributions de fréquences et de cartes de réchauffement. L'identification de chaque caractéristique à la fois seule et en combinaison avec d'autres facteurs fait un usage intensif d'une variété d'approches de visualisation de données.

5. Analyse des données

La modélisation des données est le centre palpitant de l'analyse des données. Les données triées sont entrées dans un modèle, qui produit le résultat escompté. Selon qu'il s'agit d'un problème de catégorisation, de régression ou de clustering, cette phase consiste à choisir le bon type de modèle. Parmi les différentes techniques algorithmiques qui composent le ménage modèle que nous avons choisi, nous devons choisir avec soin les méthodes pour l'appliquer et l'implémenter. Nous devons modifier les poids et les biais de chaque modèle pour atteindre les performances souhaitées. De plus, nous devons nous assurer que les performances et la généralisabilité sont bien adaptées. Le modèle ne devrait plus évaluer les données et fonctionner mal sur les nouvelles données.

6. Évaluation du modèle

Cette analyse détermine si le modèle est prêt pour le déploiement. Le modèle est évalué à l'aide d'un ensemble de mesures d'évaluation soigneusement choisies et testé à l'aide de données fictives. Nous devons également nous assurer que le modèle représente fidèlement la réalité. Afin d'obtenir le niveau de métrique nécessaire, il faut refaire la procédure de modélisation si l'évaluation ne produit pas un résultat de qualité. Comme une personne, chaque approche ou algorithme de science des données pour l'apprentissage automatique doit évoluer, s'améliorer avec de nouvelles informations et s'adapter à une nouvelle norme d'évaluation. Nous pouvons développer plusieurs modèles pour un événement particulier, mais beaucoup d'entre eux peuvent être erronés.

7. Déploiement des versions

Après une analyse complète, le prototype est entièrement mis en œuvre dans la structure et le canal sélectionnés. Il est important de réfléchir sérieusement à chaque étape des conditions de service de science des données mentionnées. L'ensemble du plan sera gaspillé si une étape n'est pas effectuée correctement car cela affectera la suivante. Par exemple, une création de données incorrecte entraînera la perte d'informations et l'impossibilité de construire un modèle idéal. Si les données ne sont pas correctement nettoyées, le classificateur cessera de fonctionner. Le modèle ne fonctionnera pas dans le monde réel s'il n'est pas soigneusement évalué.