Ciclul de viață al științei datelor: toate etapele și funcțiile sale

De la începutul timpurilor, omul a fost o ființă analitică înconjurată de mai multe probleme de rezolvat. Cu toate acestea, societatea a evoluat și a crescut pentru a putea dezvolta diferite metode de rezolvare a problemelor.

Cu siguranță, în acest moment nu putem compara problemele din alte vremuri cu problemele actuale. Dar, un fapt de netăgăduit este că nu contează ora, ele sunt întotdeauna probleme. Din acest motiv, este necesar să găsim cel mai bun model pentru a le rezolva eficient.

Din fericire pentru noi toți, acum trei decenii a luat naștere știința datelor pentru a încerca să acționeze ca un model capabil să rezolve probleme în orice domeniu. În ciuda faptului că știința datelor a fost creată în acel moment, a fost în anii 70′ când termenul a început să fie folosit.

Anii au continuat să treacă până în 2001, când știința datelor s-a putut stabili ca știință reală și independentă. În ciuda faptului că au trecut aproximativ douăzeci de ani de la înființarea științei datelor, în prezent o mare parte a populației nu îndeplinește nimic despre știința datelor și ciclul său de viață.

Din acest motiv, dorim să vă spunem puțin mai multe despre ciclul de viață al științei datelor și despre toate etapele care îl fac una dintre cele mai bune metode de rezolvare a problemelor. În acest fel, veți putea implementa știința datelor în diferitele domenii în care trebuie să rezolvați o problemă.

Care este ciclul de viață al științei datelor?

Înainte de a începe să vorbim despre etapele științei datelor, trebuie să știm ce este știința datelor. După cum spune și numele, este o știință care își bazează studiile pe date. Această știință este capabilă să ia o cantitate imensă de date și să le analizeze pentru a obține o concluzie.

Într-un fel, știința datelor este o combinație de științe diferite care includ matematică, statistică și informatică. Cu munca în conjuncție cu aceste trei științe, știința datelor poate reține un grup de date, le poate organiza, analiza și găsi o soluție pentru problemele găsite.

De la începutul procesului care implică reținerea datelor, această știință încearcă să folosească toată tehnologia actualizată. Înseamnă să folosiți platforme precum rețelele sociale, dispozitivele electronice, site-urile web, clienții potențiali și altele. Cu siguranță, odată cu dezvoltarea noilor tehnologii și platforme, reținerea datelor a fost mai ușoară.

Dar, rememorarea datelor este doar o simplă parte a întregului proces al ciclului științei datelor. Este necesar să cunoaștem toate etapele și detaliile fiecăreia dintre ele pentru a putea aplica ciclul de viață al științei datelor în domeniul de care avem nevoie.

Citește mai mult- Ce este știința datelor? Un ghid complet

Importanța din spatele ciclului științei datelor.

În mod normal, o mare parte a societății gândește sau confundă știința datelor cu datele mari. La urma urmei, ambele procese implică colectarea și organizarea datelor. Cu toate acestea, știința datelor depășește, deoarece nu încearcă doar să rezolve probleme legate de stocarea și manipularea datelor.

Știința datelor poate rezolva problema, dar mai mult decât atât prelucrează toate datele pentru a-i conferi o valoare importantă. Nu putem uita că datele sunt mai mult decât numere. Datele colectate pot fi vizualizări pe Facebook, comentarii pe altă platformă sau chiar recenzii ale clienților unei afaceri.

Din acest motiv, nu este suficient să culegeți informațiile și să găsiți problema. Este necesar să se acorde o valoare deosebită acestei probleme pentru a găsi soluția potrivită. În plus, soluția trebuie să dureze în timp și nu doar câteva zile.

Pentru a face acest lucru posibil, știința datelor dezvoltă instrumente pentru a rezolva problema prin diferite sisteme, cum ar fi rețele neuronale similare cu sistemul uman neuronal. În plus, funcționează și cu inteligență artificială. În linii generale, folosește toate instrumentele necesare pentru a rezolva problemele din date.

Etapele ciclului de viață al științei datelor.

V-am spus deja câteva lucruri și concepte de bază despre știința datelor, dar nu vă spunem încă diferitele etape care se conformează acesteia. Etapele științei datelor reprezintă un punct de dezbatere pentru diferite grupuri ale comunității științifice.

Acesta este motivul pentru care unii oameni spun că sunt mai mult de zece pași, în timp ce există un alt grup care spune că cinci pași sunt de ajuns. Din dezbateri și opinii, credem că pentru a explica un proces complex precum știința datelor, este necesar să încercăm să simplificăm lucrurile.

Din acest motiv, dorim să vă explicăm știința datelor ciclul de viață prin cinci etape. Aceste etape sunt suficient de lungi pentru a înțelege întregul ciclu și a-l putea folosi pentru a rezolva orice problemă pe care o avem. Te va ajuta să-ți organizezi mai bine datele și să-i dai sensul de a le folosi pentru binele tău.

Etapa 1: Definirea problemei.

Prima etapă a ciclului de viață al științei datelor este definirea problemei care va marca ritmul ciclului. Chiar înainte de a ne gândi la o soluție, trebuie să găsim originea problemei.

La începutul acestei etape, cele mai importante sunt răspunsurile la o întrebare: de ce doriți să începeți un proces cu știința datelor. De cele mai multe ori, motivul este de a crește câștigurile unei afaceri sau de a găsi motivul pentru care ceva nu funcționează.

Cheia principală a definiției problemei este conducerea, deoarece toți membrii timpului tău au nevoie de un ghid sau de o modalitate de urmat. Vă va ajuta să lucrați eficient și să rezolvați mai rapid orice problemă.

Prima dată când ar trebui să o faceți este să confirmați o echipă adecvată care să vă ajute să rezolvați problema. Această echipă trebuie să fie formată din profesioniști care trebuie să aibă abilități care adaugă o valoare specială echipei tale. Apoi vorbește despre problema cu echipa ta și de ce este atât de important pentru afacere să o rezolve.

În plus, echipa ta te va ajuta să stabilești cât de mare este problema ta sau chiar dacă există alte probleme implicate în problema principală. Prima etapă a ciclului de viață al științei datelor poate suna puțin ca un clișeu, dar această etapă este esențială pentru a garanta succesul ciclului.

Etapa 2: investigarea și curățarea datelor.

În această a doua etapă, știința datelor începe să funcționeze, deoarece este baza acestei științe. Fără date, nu am putut găsi problemele și nici soluția. Din acest motiv, investigarea datelor este o parte foarte importantă a ciclului de viață al științei datelor.

Cu toate acestea, probabil vă întrebați cum vă puteți aminti toate datele sau unde le puteți găsi. Atât dvs., cât și echipa dvs. trebuie să determinați dacă datele pe care le căutați se referă la performanța internă a companiei, cum ar fi statisticile de vânzări, pentru a avea acces la acestea.

De asemenea, există posibilitatea ca trebuie să începeți să rețineți datele. În acest caz, este important să se investigheze dacă procesul de rememorare este ușor sau există dificultăți în acest proces.

În plus, puteți vedea și dacă datele pe care le doriți sau de care aveți nevoie sunt disponibile pe piață. Dacă este disponibil, trebuie să determinați dacă îl puteți cumpăra și dacă costul merită informațiile.

Odată ce ați colectat deja informațiile, puteți începe să lucrați cu echipa pentru a le procesa. Primul lucru pe care îl are echipa ta cu datele este să le califice calitatea. Nu putem uita că toate datele nu sunt date bune. Din acest motiv, este indispensabil să determinați că datele pe care le-ați colectat sau cumpărat vor funcționa pentru a vă rezolva problema.

După ce determinăm că datele sunt de bună calitate, trebuie să curățăm datele pentru a evita să ajungem la concluzii greșite. Într-un fel, este ca și cum curățați memoria cache a telefoanelor mobile sau laptopurilor noastre. Trebuie să eliminăm acele date care pot crea zgomot și pot schimba rezultatele procesului nostru.

În sfârșit, este esențial să procesăm datele; înseamnă combinarea diferitelor grupuri de date, crearea de grafice pentru a vizualiza mai bine datele și realizarea unui raport preliminar cu primele constatări. Acest raport preliminar vă va ajuta să faceți modificările adecvate și să vedeți modul în care vă va duce ciclul de viață al științei datelor.

Etapa 3: model minim viabil.

În acest moment, suntem în etapa a treia, care este crearea unui model viabil minim. Cuvântul minimal poate deruta puțin, dar nu vă faceți griji pentru că în acest caz, mai puțin înseamnă mai mult.

Ciclul de viață al științei datelor propune un model viabil minim, deoarece nu are sensul să cheltuiască timp, bani și eforturi pe un test despre care nu știi dacă va funcționa sau nu. Din acest motiv, vorbim despre modelul minimal care trebuie să fie ca o versiune minimalistă a soluției pe care doriți să o implementați.

Cu toate acestea, în ciuda recomandării este un model minimal, nu înseamnă că nu contează dacă funcționează sau nu. Ideea dezvoltă un model suficient de lung pentru a-l face viabil. La urma urmei, căutăm soluții la problemele noastre, iar acestea trebuie să fie funcționale și permanente dincolo de timp.

Cu siguranță, ca orice alt experiment pe care îl poate face orice știință, modelul are nevoie de valabilitate. Valabilitatea ne va permite să măsurăm testul și să ne dea rezultate adevărate. De aceea trebuie să fim foarte atenți la momentul respectiv să proiectăm modelul minim viabil pentru că ar trebui să reducem variabilele externe.

Reducerea acestor variabile este importantă deoarece ele pot schimba cursul modelului nostru și ne pot oferi rezultate false pozitive. Totuși, dacă suntem capabili să controlăm și cu atenție această etapă, succesul va fi iminent.

Etapa 4: implementare și îmbunătățiri.

Pas cu pas, acum suntem în patru etape care se bazează pe implementare și îmbunătățiri. Avem deja modelul; în acest moment, dar nu este creat doar pentru a fi văzut pe hârtie. Scopul ciclului implementează modelul pentru a vedea cum funcționează.

Implementarea ne va oferi o viziune clară asupra naturii și funcționării modelului nostru. Când începem să implementăm modelul, putem vedea o mulțime de greșeli sau eșecuri. Dar, totul nu poate fi complet rău. Din acest proces, vom fi, de asemenea, părțile de succes ale modelului nostru și le vom folosi ca motivații pentru a fi mai buni.

În acest fel, toate rezultatele obținute la implementare ne vor lăsa să ne gândim la îmbunătățirile adecvate. La urma urmei, scopul principal este de a crea un model mai bun decât startul care ar putea fi finalul.

În plus, poate că această etapă se poate repeta de mai multe ori pentru că dacă facem îmbunătățiri, testăm din nou modelul și avem nevoie de mai multe modificări, trebuie dovedit de câte ori este necesar.

Etapa 5: operațiuni știința datelor.

Etapa finală ne explică diferitele operațiuni pe care știința datelor le folosește pentru a face o urmărire a procesului, a datelor, a modelelor și a tuturor elementelor implicate în știința datelor.

În acest fel, operațiunile de știință a datelor sunt alcătuite din trei procese:

1. Managementul datelor si modelelor.
2. Continuarea gestionării pieselor implică în ciclul de viață al științei datelor.
3. Management software.

Întregul pas cinci depinde de performanța acestor trei procese care caută doar controlul adecvat al experimentului. Nu putem uita că controlul este o parte esențială a ciclului, deoarece ne va permite să facem ajustări la momentul potrivit.

În plus, puteți observa că revizuirea constantă nu este doar pentru modele, ci și pentru date. La sfârșitul zilei, singurul lucru care contează este modul în care implementăm ciclul și cum obținem ceea ce ne dorim în cel mai bun mod.

Citiți mai multe - Subiecte de știință a datelor pe care trebuie să le cunoașteți