Жизненный цикл науки о данных

Растущий предмет исследования, называемый наукой о данных, имеет несколько аспектов, включая изучение и анализ огромных объемов данных, а также тот факт, что его ответвления охватывают практически все области изучения. Хотите получить опыт в области Data Science? Запишитесь на наш сертификационный курс Data Science.

Связанный пост: Наука о данных — динамика навыков по науке о данных

Мы работаем со сложными данными, которые организованы на нескольких уровнях и не являются упорядоченными данными. Статистика, арифметика и компьютерные языки — это три фундаментальных строительных блока, на которых строится наука о данных.

Данные необходимы для каждого компонента братства — бизнеса, сектора здравоохранения, науки, повседневной жизни, маркетинга, исследований — для продвижения движения. Наша жизнь полностью захвачена информационными технологиями и информатикой, которые развиваются такими быстрыми темпами и в таком множестве различных направлений, что тактика оперативных методов, применявшаяся всего несколько лет назад, сейчас уже не актуальна.

То же самое относится к точным трудностям и проблемам. Из-за своей повышенной сложности проблемы и беспокойства из прошлого по поводу определенного предмета, болезни или недостатка могут теперь не относиться к делу.

Поэтому, чтобы не отставать от трудностей настоящего и будущего, а также находить ответы на нерешенные вопросы, в любой области науки, исследования или организации требуется новейший набор операционных методов и систем.

Читайте также: Как получить разрешенное IRA золото и где его купить

Что вы подразумеваете под наукой о данных?

Чтобы противостоять аналитически сложным проблемам, наука о данных включает в себя сочетание технологий, разработки алгоритмов и вывода данных.

Данные — это основа. Огромное количество необработанных данных поступает и хранится в хранилищах данных компании. Мы можем создавать расширенные возможности, используя его. Наука о данных, по сути, заключается в поиске инновационных методов использования этих данных для получения экономической выгоды.

Для визуального объяснения посмотрите видео нашего курса по науке о данных.

Кто такой Data Scientist? И что он делает?

Вы можете получить 20 разных ответов на этот вопрос, если опросите 20 разных специалистов по данным. Это связано с тем, что функции и обязанности специалиста по данным могут сильно различаться в зависимости от ряда элементов, таких как отрасль, опыт и структура организации, в которой он работает.

Тем не менее, у всех должностей в науке о данных есть несколько характеристик. Кроме того, вы должны знать о чертах, которые разделяют все специалисты по данным, если вы готовитесь к собеседованию в качестве специалиста по данным.

Читайте также: Как правильно есть мясо

Жизненный цикл науки о данных

С тех пор, как эта фраза была впервые использована в 90-х годах, наука о данных значительно продвинулась вперед. Эксперты следуют заранее определенной структуре при рассмотрении темы науки о данных. Выполнение проекта в науке о данных практически превратилось в алгоритм.

Соблазн отказаться от подхода и начать решать проблемы слишком распространен. Однако, пренебрегая обеспечением прочной основы для всех усилий, мы сводим на нет наши величайшие намерения. Напротив, в соответствии с инструкциями мы обычно приближаемся к проблеме, которую пытаемся решить.

Перейдем к пунктам Lifecycle.

1. Деловые знания

Целью компании является фокус полного цикла. Что бы вы исправили, когда конкретная проблема была решена? Важно понять цель компании, поскольку она установит конечную цель расследования. Мы не можем выбрать конкретную цель оценки, которая соответствует цели компании, пока у нас не будет положительного мнения о ней. Вы должны понимать, хочет ли клиент предсказать цены на товары, сократить потери сбережений и т. д.

2. Экспертиза данных

Это список всех доступных фрагментов данных. Поскольку они знакомы с имеющейся в настоящее время информацией, фактами, которые необходимо внедрить для решения этой проблемы управления, и другой относящейся к делу информацией, в этой ситуации вы должны тесно сотрудничать с группой организации. На этом этапе описываются данные вместе с их структурой, релевантностью и типом записи. Для изучения данных следует использовать графики. Это просто включает в себя поиск данных и получение любых знаний об информации, которые вы можете получить.

3. Подготовка данных

Следующий этап – подготовка данных. Это включает в себя выбор подходящей информации, ее интеграцию путем слияния больших наборов данных, ее очистку, обработку атрибутивных данных путем их разделения или атрибутирования, обработку неточных данных путем их запутывания, поиск аномалий с помощью диаграммы рассеяния и их обработку, а также создание новой информации путем получения отдельные модули из старых. Создайте правильную структуру данных и удалите все лишние столбцы и функции. Важнейшей фазой цикла существования является подготовка данных, которая происходит в ночь перед сном. Ваша модель столь же тщательна, как и ваши данные.

Читайте также: Список типов криптовалют, о которых вы должны знать

4. Анализ разведочных данных

Этот этап требует осмысления ответа и переменных, влияющих на него, прежде чем создавать реальную модель. Распределение данных по различным критериям, связанным с характером, графически анализируется с использованием гистограмм. Корреляции между различными факторами визуализируются с использованием частотных распределений и карт потепления. Идентификация каждой функции как отдельно, так и в сочетании с другими факторами требует интенсивного использования различных подходов к визуализации данных.

5. Анализ данных

Моделирование данных — пульсирующий центр анализа данных. Отсортированные данные вводятся в модель, которая выводит ожидаемый результат. В зависимости от того, связана ли проблема с категоризацией, регрессией или кластеризацией, на этом этапе необходимо выбрать правильный тип модели. Среди различных алгоритмических методов, составляющих выбранную нами модель домохозяйства, мы должны тщательно выбирать методы для ее обеспечения и реализации. Мы должны изменить веса и смещения каждой модели для достижения желаемой производительности. Кроме того, нам нужно убедиться, что производительность и обобщаемость должным образом согласованы. Модель больше не должна оценивать данные и плохо работать с новыми данными.

6. Оценка модели

Этот анализ определяет, готова ли модель к развертыванию. Модель оценивается с использованием набора тщательно подобранных мер оценки и тестируется с использованием фиктивных данных. Мы также должны убедиться, что модель точно отображает реальность. Чтобы получить необходимый уровень метрик, мы должны переделать процедуру моделирования, если оценка не дает качественного результата. Как и человек, каждый подход к науке о данных или алгоритм машинного обучения должен развиваться, совершенствоваться благодаря свежей информации и адаптироваться к новому стандарту оценки. Мы можем разработать несколько моделей для конкретного случая, но многие из них могут быть ошибочными.

7. Развертывание версии

После всестороннего анализа прототип полностью реализуется в выбранной структуре и канале. Важно серьезно продумать каждый шаг упомянутых условий обслуживания науки о данных. Весь план будет растрачен впустую, если один этап будет выполнен ненадлежащим образом, поскольку это повлияет на следующий. Например, неправильное создание данных приведет к потере информации и невозможности построить идеальную модель. Если данные не будут правильно очищены, классификатор перестанет работать. Модель не будет работать в реальном мире, если она не будет тщательно оценена.