Cykl życia nauki o danych

Rozwijający się przedmiot badań zwany nauką o danych ma kilka aspektów, w tym badanie i analizę ogromnych ilości danych, a także fakt, że jego gałęzie dotyczą praktycznie każdego obszaru badań. Chcesz zdobyć wiedzę z zakresu Data Science? Zapisz się na nasz kurs Data Science Certification.

Powiązany post: Nauka o danych – Dynamika umiejętności związanych z nauką o danych

Pracujemy z rozbudowanymi danymi, które są zorganizowane na kilku poziomach i nie są danymi uproszczonymi. Statystyka, arytmetyka i języki komputerowe to trzy podstawowe elementy składowe, na których zbudowana jest nauka o danych.

Dane są potrzebne dla każdego komponentu bractwa – biznesu, sektora zdrowia, nauki, życia codziennego, marketingu, badań – aby ruch się rozwijał. Nasze życie zostało całkowicie zawładnięte przez informatykę i informatykę, która rozwija się w tak szybkim tempie iw tak wielu różnych kierunkach, że taktyka metod działania stosowana jeszcze kilka lat temu przestała być aktualna.

To samo dotyczy dokładnych trudności i problemów. Ze względu na ich zwiększoną złożoność problemy i zmartwienia z przeszłości związane z pewnym tematem, dolegliwością lub niedociągnięciem mogą nie mieć teraz zastosowania.

Dlatego też, aby stawić czoła trudnościom teraźniejszości i przyszłości oraz znaleźć odpowiedzi na nierozwiązane problemy, każda dziedzina nauki, studiów lub organizacji wymaga najnowszego zbioru technik i systemów operacyjnych.

Przeczytaj także: Jak zdobyć dopuszczalne złoto IRA i gdzie je kupić

Co rozumiesz przez Data Science?

Aby stawić czoła problemom stanowiącym wyzwanie analityczne, nauka o danych obejmuje połączenie technologii, opracowywanie algorytmów i wnioskowanie o danych.

Dane to podstawa. Ogromne ilości nieprzetworzonych danych przychodzą i są przechowywane w firmowych hurtowniach danych. Za jego pomocą możemy komponować zaawansowane możliwości. Nauka o danych polega zasadniczo na znalezieniu innowacyjnych metod wykorzystania tych danych w celu uzyskania korzyści ekonomicznych.

Aby uzyskać wizualne wyjaśnienie, obejrzyj nasz film z kursu Data Science.

Kim jest naukowiec danych? A co on robi?

Możesz uzyskać 20 różnych odpowiedzi na to pytanie, jeśli zapytasz 20 różnych analityków danych. Dzieje się tak, ponieważ funkcje i obowiązki analityka danych mogą się znacznie różnić w zależności od szeregu elementów, takich jak branża, doświadczenie i struktura organizacji, w której pracują.

Wszystkie stanowiska związane z nauką o danych mają jednak kilka cech. Ponadto powinieneś zdawać sobie sprawę z cech wspólnych dla wszystkich analityków danych, jeśli przygotowujesz się do rozmowy kwalifikacyjnej jako naukowiec danych.

Przeczytaj także: Jak jeść mięso w sposób bardziej zrównoważony

Cykl życia nauki o danych

Odkąd to wyrażenie zostało użyte po raz pierwszy w latach 90., nauka o danych znacznie się rozwinęła. Eksperci kierują się z góry ustaloną strukturą, zajmując się tematem nauki o danych. Realizacja projektów w data science praktycznie stała się algorytmem.

Pokusa, by zrezygnować z podejścia i zacząć rozwiązywać problemy, jest zbyt powszechna. Jednak zaniedbując zapewnienie solidnej podstawy dla całego wysiłku, czyniąc to, unieważniamy nasze największe intencje. Wręcz przeciwnie, zgodnie z instrukcjami zazwyczaj zbliżamy się do problemu, którym chcemy się zająć.

Przejdźmy do punktów cyklu życia.

1. Wiedza biznesowa

Głównym celem całego cyklu jest cel firmy. Co byś naprawił, gdy konkretny problem został rozwiązany? Konieczne jest zrozumienie celu przedsiębiorstwa, ponieważ określi on ostateczny cel dochodzenia. Nie możemy wybrać konkretnego celu ewaluacji, który jest zgodny z celem firmy, dopóki nie uzyskamy o nim pozytywnej opinii. Musisz zrozumieć, czy klient chce przewidywać ceny towarów, ograniczać straty oszczędności itp.

2. Ekspertyza danych

To jest lista wszystkich dostępnych danych. Ponieważ są zaznajomieni z informacjami, które są obecnie dostępne, faktami, które należy wdrożyć w tej kwestii zarządzania, oraz innymi istotnymi informacjami, w tej sytuacji musisz ściśle współpracować z grupą organizacji. Na tym etapie opisywane są dane wraz z ich strukturą, znaczeniem i typem rekordu. Do analizy danych należy używać wykresów. Polega to po prostu na przeszukiwaniu danych i uzyskiwaniu wszelkiej możliwej wiedzy na temat informacji.

3. Przygotowanie danych

Kolejnym etapem jest przygotowanie danych. Obejmuje to wybieranie odpowiednich informacji, integrowanie ich poprzez łączenie dużych zbiorów danych, czyszczenie ich, obsługę danych atrybutów poprzez ich rozdzielanie lub przypisywanie, obsługę niedokładnych danych poprzez ich zaciemnianie, wyszukiwanie anomalii za pomocą wykresu rozrzutu i obsługę ich oraz tworzenie nowych informacji poprzez wyprowadzanie poszczególne moduły od starych. Utwórz odpowiednią strukturę danych i usuń wszelkie dodatkowe kolumny i funkcje. Najważniejszą fazą cyklu egzystencji jest przygotowanie danych, które odbywa się w nocy przed snem. Twój model jest równie dokładny jak Twoje dane.

Przeczytaj także: Lista typów kryptowalut, o których powinieneś wiedzieć

4. Analiza danych eksploracyjnych

Ta faza wymaga zrozumienia odpowiedzi i wpływających na nią zmiennych przed utworzeniem rzeczywistego modelu. Rozkład danych według różnych kryteriów związanych z postaciami jest analizowany graficznie za pomocą wykresów słupkowych. Korelacje między różnymi czynnikami są wizualizowane za pomocą rozkładów częstotliwości i map ocieplenia. Identyfikacja każdej cechy, zarówno osobno, jak iw połączeniu z innymi czynnikami, powoduje intensywne wykorzystanie różnych podejść do wizualizacji danych.

5. Analiza danych

Modelowanie danych to pulsujące centrum analizy danych. Posortowane dane są wprowadzane do modelu, który daje zamierzony wynik. W zależności od tego, czy problem dotyczy kategoryzacji, regresji czy grupowania, ta faza wymaga wybrania odpowiedniego typu modelu. Spośród różnych technik algorytmicznych, które składają się na wybrane przez nas modelowe gospodarstwo domowe, musimy starannie wybrać metody jego egzekwowania i wdrażania. Musimy zmodyfikować wagi i odchylenia każdego modelu, aby osiągnąć pożądaną wydajność. Ponadto musimy upewnić się, że wydajność i możliwość uogólnienia są odpowiednio dopasowane. Model nie powinien już oceniać danych i działać słabo na świeżych danych.

6. Ocena modelu

Ta analiza określa, czy model jest gotowy do wdrożenia. Model jest oceniany przy użyciu zestawu starannie dobranych miar oceny i testowany przy użyciu fikcyjnych danych. Musimy również upewnić się, że model dokładnie odwzorowuje rzeczywistość. Aby uzyskać wymagany poziom metryk, musimy powtórzyć procedurę modelowania, jeśli ocena nie daje wyniku wysokiej jakości. Podobnie jak człowiek, każde podejście do nauki o danych lub algorytm uczenia maszynowego musi ewoluować, ulepszać się dzięki świeżym informacjom i dostosowywać się do nowego standardu oceny. Możemy opracować kilka modeli dla konkretnego zdarzenia, ale wiele z nich może być błędnych.

7. Wdrażanie wersji

Po kompleksowej analizie prototyp zostaje w całości zaimplementowany w wybranej strukturze i kanale. Ważne jest, aby poważnie przemyśleć każdy etap wspomnianych warunków usługi nauki o danych. Cały plan zostanie zmarnowany, jeśli jeden etap zostanie przeprowadzony niewłaściwie, ponieważ wpłynie to na następny. Na przykład nieprawidłowe utworzenie danych spowoduje utratę informacji i niemożność zbudowania idealnego modelu. Jeśli dane nie zostaną poprawnie oczyszczone, klasyfikator przestanie działać. Model nie sprawdzi się w rzeczywistym świecie, jeśli nie zostanie dokładnie oceniony.