Ciclo de vida da ciência de dados

Um assunto de pesquisa em expansão chamado ciência de dados tem várias facetas, incluindo o estudo e a análise de grandes quantidades de dados, bem como o fato de que seus ramos abrangem praticamente todas as áreas de estudo. Quer se especializar na área de Data Science? Inscreva-se em nosso curso de Certificação em Ciência de Dados.

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Trabalhamos com dados elaborados que são organizados em vários níveis e não são dados simplificados. Estatística, aritmética e linguagens de computador são os três blocos de construção fundamentais sobre os quais a ciência de dados é construída.

Os dados são necessários para todos os componentes de uma fraternidade - negócios, setor de saúde, ciência, vida cotidiana, marketing, pesquisa - para promover o movimento. Nossas vidas foram completamente dominadas pela tecnologia da informação e pela ciência da computação, que está evoluindo em um ritmo tão rápido e em tantas direções diferentes que as táticas de métodos operacionais aplicadas há apenas alguns anos não são mais relevantes.

O mesmo contém dificuldades e problemas precisos. Devido à sua maior complexidade, as questões e preocupações do passado sobre um determinado assunto, doença ou deficiência podem não se aplicar agora.

Portanto, para enfrentar as dificuldades de hoje e do futuro, bem como encontrar respostas para questões não resolvidas, qualquer campo da ciência, estudo ou organização requer uma coleção mais recente de técnicas e sistemas operacionais.

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O que você entende por Ciência de Dados?

Para enfrentar questões desafiadoras analiticamente, a ciência de dados envolve uma fusão de tecnologia, desenvolvimento de algoritmos e inferência de dados.

Os dados são a base. Há enormes quantidades de dados não processados ​​chegando e sendo mantidos nos armazéns de dados da empresa. Podemos compor recursos avançados usando-o. A ciência de dados trata essencialmente de encontrar métodos inovadores para usar esses dados para produzir benefícios econômicos.

Para uma explicação visual, dê uma olhada em nosso vídeo do Curso de ciência de dados.

Quem é um Cientista de Dados? E o que ele faz?

Você pode obter 20 respostas diferentes para essa pergunta se consultar 20 cientistas de dados diferentes. Isso ocorre porque as funções e deveres de um cientista de dados podem variar amplamente, com base em uma variedade de elementos, como setor, experiência e estrutura da organização para a qual trabalham.

Todas as posições de ciência de dados têm algumas características, no entanto. Além disso, você deve estar ciente das características que todos os cientistas de dados compartilham se estiver se preparando para uma entrevista de emprego como cientista de dados.

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Ciclo de vida da ciência de dados

Desde que a frase foi usada pela primeira vez nos anos 90, a ciência de dados avançou significativamente. Os especialistas seguem uma estrutura predeterminada ao abordar um tópico de ciência de dados. A execução do projeto em ciência de dados tornou-se virtualmente um algoritmo.

A tentação de abrir mão da abordagem e começar a resolver o problema é muito comum. No entanto, ao deixar de fornecer uma base sólida para todo o esforço, isso invalida nossas maiores intenções. Ao contrário, seguir as instruções normalmente resulta em nos aproximarmos do problema que estamos tentando resolver.

Vamos aos pontos do Lifecycle.

1. Conhecimento de Negócios

O foco do ciclo completo é o objetivo da empresa. O que você consertaria quando o problema específico fosse resolvido? É essencial compreender a empresa-alvo, pois ela estabelecerá o objetivo final da investigação. Não podemos escolher uma meta específica de avaliação que esteja alinhada com o objetivo da empresa até que tenhamos uma opinião positiva sobre ela. Você deve entender se o cliente deseja prever preços de commodities, reduzir perdas de poupança, etc.

2. Especialização em Dados

Esta é uma lista de todos os dados acessíveis. Como eles estão familiarizados com as informações que agora estão acessíveis, os fatos que precisam ser implementados para esse problema de gerenciamento e outras informações pertinentes, você deve trabalhar em estreita colaboração com o grupo da organização nessa situação. Os dados, juntamente com sua estrutura, relevância e tipo de registro, são descritos nesta etapa. Gráficos devem ser usados ​​para examinar os dados. Simplesmente envolve pesquisar os dados e obter qualquer conhecimento possível sobre as informações.

3. Preparação de Dados

A próxima fase é a preparação dos dados. Isso envolve escolher as informações apropriadas, integrá-las fundindo grandes conjuntos de dados, limpá-las, manipular dados de atributos separando-os ou atribuindo-os, manipular dados imprecisos ofuscando-os, procurar anomalias com gráfico de dispersão e manipulá-los e criar novas informações derivando módulos individuais dos antigos. Crie a estrutura adequada para os dados e remova quaisquer colunas e recursos extras. A fase mais importante do ciclo da existência é a preparação dos dados, que ocorre na noite antes de dormir. Seu modelo é tão completo quanto seus dados.

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4. Análise de Dados Exploratórios

Esta fase requer a compreensão da resposta e das variáveis ​​que a impactam antes de criar o modelo real. A distribuição de dados entre vários critérios relacionados a caracteres é analisada graficamente usando gráficos de barras. As correlações entre vários fatores são visualizadas usando distribuições de frequência e mapas de aquecimento. A identificação de cada característica isoladamente e em combinação com outros fatores faz uso intenso de uma variedade de abordagens de visualização de dados.

5. Análise de dados

A modelagem de dados é o centro pulsante da análise de dados. Os dados classificados são inseridos em um modelo, que gera o resultado pretendido. Dependendo se o problema é de categorização, regressão ou agrupamento, esta fase envolve a escolha do tipo de modelo correto. Entre as diferentes técnicas algorítmicas que compõem o modelo doméstico que escolhemos, devemos escolher cuidadosamente os métodos para aplicá-lo e implementá-lo. Devemos modificar os pesos e vieses de cada modelo para atingir o desempenho desejado. Além disso, precisamos garantir que o desempenho e a capacidade de generalização sejam adequadamente combinados. O modelo não deve mais avaliar os dados e ter um desempenho ruim em dados novos.

6. Avaliação do modelo

Essa análise determina se o modelo está pronto para implantação. O modelo é avaliado utilizando um conjunto de medidas de avaliação cuidadosamente escolhidas e testadas usando dados fictícios. Também devemos garantir que o modelo represente com precisão a realidade. Para obter o nível de métricas necessário, devemos refazer o procedimento de modelagem se a avaliação não produzir um resultado de alta qualidade. Como uma pessoa, cada abordagem ou algoritmo de ciência de dados para aprendizado de máquina precisa evoluir, melhorar com novas informações e se adaptar a um novo padrão de avaliação. Podemos desenvolver vários modelos para uma determinada ocorrência, mas muitos deles podem estar errados.

7. Implantação da versão

Após uma análise exaustiva, o protótipo é totalmente implementado na estrutura e canal selecionados. É importante pensar seriamente em cada etapa das condições do serviço de ciência de dados mencionadas. Todo o plano será desperdiçado se uma etapa for realizada de maneira inadequada, pois afetará a próxima. Por exemplo, a criação incorreta de dados resultará na perda de informações e na incapacidade de construir um modelo ideal. Se os dados não forem limpos corretamente, o classificador deixará de funcionar. O modelo não funcionará no mundo real se não for avaliado minuciosamente.