Ciclul de viață al științei datelor

Un subiect de cercetare în plină dezvoltare numit știința datelor are mai multe fațete, inclusiv studiul și analiza unor cantități masive de date, precum și faptul că ramurile sale intră în practic fiecare domeniu de studiu. Doriți să faceți expertiză în domeniul științei datelor? Înscrieți-vă la cursul nostru de certificare în știința datelor.

Postare conexă: Știința datelor – Dinamica abilităților de știință a datelor

Lucrăm cu date elaborate care sunt organizate pe mai multe niveluri și nu sunt date simplificate. Statistica, aritmetica și limbajele informatice sunt cele trei blocuri fundamentale pe care se construiește știința datelor.

Sunt necesare date pentru fiecare componentă a unei fraternități - afaceri, sectorul sănătății, știință, viața de zi cu zi, marketing, cercetare - pentru a avansa mișcarea. Viețile noastre au fost complet preluate de tehnologia informației și informatica care evoluează într-un ritm atât de rapid și în atât de multe direcții diferite încât tacticile metodelor de operare aplicate cu doar câțiva ani în urmă nu mai sunt de actualitate.

Același lucru este valabil pentru dificultăți și probleme precise. Datorită complexității lor crescute, problemele și îngrijorările din trecut cu privire la un anumit subiect, boală sau neajuns s-ar putea să nu se aplice acum.

Prin urmare, pentru a rămâne la curent cu dificultățile de astăzi și de viitor, precum și pentru a găsi răspunsuri la problemele nerezolvate, orice domeniu de știință, studiu sau organizație necesită o colecție de ultimă generație de tehnici și sisteme operaționale.

Citiți și: Cum să obțineți aur permis IRA și de unde să îl cumpărați

Ce înțelegeți prin Data Science?

Pentru a se confrunta cu probleme dificile din punct de vedere analitic, știința datelor implică o fuziune a tehnologiei, dezvoltarea algoritmilor și inferența datelor.

Datele sunt fundamentul. Există cantități enorme de date neprocesate care vin și sunt păstrate în depozitele de date ale companiei. Putem compune capabilități avansate folosindu-l. Știința datelor se referă în esență la găsirea de metode inovatoare de utilizare a acestor date pentru a produce beneficii economice.

Pentru o explicație vizuală, aruncați o privire la videoclipul nostru despre cursul de știință a datelor.

Cine este un Data Scientist? Și ce face?

Este posibil să obțineți 20 de răspunsuri diferite la această întrebare dacă interogați 20 de cercetători diferiți. Acest lucru se datorează faptului că funcțiile și îndatoririle unui cercetător de date pot varia foarte mult, în funcție de o serie de elemente, cum ar fi industria, experiența și structura organizației pentru care lucrează.

Toate pozițiile în știința datelor au însă câteva caracteristici. În plus, ar trebui să fii conștient de trăsăturile pe care toți oamenii de știință de date le împărtășesc dacă te pregătești pentru un interviu de angajare ca cercetător de date.

Citește și: Cum să mănânci carne mai sustenabil

Ciclul de viață al științei datelor

De când expresia a fost folosită pentru prima dată în anii 90, știința datelor a avansat semnificativ. Experții urmează o structură predeterminată în timp ce abordează un subiect de știință a datelor. Execuția proiectelor în știința datelor a devenit practic un algoritm.

Tentația de a renunța la abordare și de a începe rezolvarea problemelor este prea comună. Cu toate acestea, neglijând să oferim o bază solidă pentru întregul efort, acest lucru ne invalidează cele mai mari intenții. Dimpotrivă, conform instrucțiunilor, de obicei, ne apropiem de problema pe care căutăm să o rezolvăm.

Să ajungem la punctele ciclului de viață.

1. Cunoștințe de afaceri

Accentul ciclului complet este obiectivul companiei. Ce ați repara când problema anume a fost rezolvată? Este esențial să înțelegem ținta companiei, deoarece aceasta va stabili scopul final al investigației. Nu putem alege ținta particulară a unei evaluări care este în concordanță cu obiectivul companiei până când nu avem o opinie pozitivă despre aceasta. Trebuie să înțelegeți dacă clientul dorește să prezică prețurile mărfurilor, să reducă pierderile din economii etc.

2. Expertiză în date

Aceasta este o listă a fiecărei date accesibile. Deoarece sunt familiarizați cu informațiile care sunt acum accesibile, faptele care trebuie implementate în această problemă de management și alte informații pertinente, trebuie să lucrați îndeaproape cu grupul organizației în această situație. Datele, împreună cu structura, relevanța și tipul de înregistrare, sunt descrise în această etapă. Pentru a examina datele trebuie folosite grafice. Pur și simplu implică căutarea datelor și obținerea oricăror cunoștințe despre informații.

3. Pregătirea datelor

Următoarea fază este pregătirea datelor. Aceasta implică alegerea informațiilor adecvate, integrarea lor prin fuzionarea unor seturi mari de date, curățarea lor, manipularea datelor de atribute fie prin separarea lor, fie atribuirea lor, manipularea datelor inexacte prin obscurcarea lor, căutarea anomaliilor cu diagrama de dispersie și manipularea lor și crearea de noi informații prin derivarea acestora. module individuale din cele vechi. Creați structura adecvată pentru date și eliminați orice coloane și caracteristici suplimentare. Cea mai importantă fază a ciclului existenței este pregătirea datelor, care are loc cu o seară înainte de culcare. Modelul dvs. este la fel de complet ca și datele dvs.

Citește și: O listă de tipuri de criptomonede despre care ar trebui să știi

4. Analiza datelor exploratorii

Această fază necesită înțelegerea răspunsului și a variabilelor care îl influențează înainte de a crea modelul real. Distribuția datelor între diferitele criterii legate de caractere este analizată grafic folosind grafice cu bare. Corelațiile dintre diverși factori sunt vizualizate folosind distribuții de frecvență și hărți de încălzire. Identificarea fiecărei caracteristici, atât singură, cât și în combinație cu alți factori, folosește intens o varietate de abordări de vizualizare a datelor.

5. Analiza datelor

Modelarea datelor este centrul pulsatoriu al analizei datelor. Datele sortate sunt introduse într-un model, care produce rezultatul dorit. În funcție de faptul că problema este una de clasificare, regresie sau grupare, această fază presupune alegerea tipului de model potrivit. Dintre diferitele tehnici algoritmice care alcătuiesc gospodăria model pe care am ales-o, trebuie să alegem cu atenție metodele de aplicare și implementare a acestuia. Trebuie să modificăm ponderile și părtinirile fiecărui model pentru a obține performanța dorită. În plus, trebuie să ne asigurăm că performanța și generalizarea sunt corespunzatoare. Modelul nu ar trebui să mai evalueze datele și să aibă performanțe slabe pe datele noi.

6. Model de evaluare

Această analiză determină dacă modelul este pregătit pentru implementare. Modelul este evaluat utilizând un set de măsuri de evaluare alese cu grijă și testat folosind date fictive. De asemenea, trebuie să ne asigurăm că modelul descrie cu exactitate realitatea. Pentru a obține nivelul necesar de metrici, trebuie să refacem procedura de modelare dacă evaluarea nu produce un rezultat de înaltă calitate. Ca o persoană, fiecare abordare sau algoritm al științei datelor pentru învățarea automată trebuie să evolueze, să se îmbunătățească cu informații proaspete și să se adapteze la un nou standard de evaluare. Putem dezvolta mai multe modele pentru o anumită apariție, dar multe dintre ele pot fi eronate.

7. Implementarea versiunii

După o analiză cuprinzătoare, prototipul este implementat complet în structura și canalul selectat. Este important să ne gândim serios la fiecare pas al condițiilor menționate de serviciu de știință a datelor. Întregul plan va fi risipit dacă o etapă este efectuată necorespunzător, deoarece va afecta următoarea. De exemplu, crearea incorectă a datelor va duce la pierderea informațiilor și incapacitatea de a construi un model ideal. Dacă datele nu sunt curățate corect, clasificatorul va înceta să funcționeze. Modelul nu va funcționa în lumea reală dacă nu este evaluat temeinic.