Veri bilimi yaşam döngüsü: tüm aşamaları ve işlevleri

Zamanın başlangıcından beri insan, çözülmesi gereken çeşitli problemlerle çevrili analitik bir varlık olmuştur. Ancak toplum, sorunların çözümü için farklı yöntemler geliştirebilecek şekilde gelişmiş ve büyümüştür.

Elbette şu anda diğer zamanların problemlerini mevcut problemlerle kıyaslayamayız. Ancak yadsınamaz bir gerçek şu ki, zaman önemli değil, bunlar her zaman problemdir. Bu nedenle, bunları verimli bir şekilde çözmek için en iyi modeli bulmak gerekir.

Neyse ki hepimiz için otuz yıl önce, herhangi bir alandaki sorunları çözebilecek bir model gibi davranmaya çalışmak için veri bilimi doğdu. Veri bilimi o zamanlar yaratılmış olmasına rağmen, terimin kullanılmaya başlandığı 70'li yıllardaydı.

Veri biliminin gerçek ve bağımsız bir bilim olarak kurulabildiği 2001 yılına kadar yıllar geçti. Veri biliminin kuruluşunun üzerinden yaklaşık yirmi yıl geçmesine rağmen, şu anda nüfusun büyük bir kısmı veri bilimi ve yaşam döngüsü hakkında hiçbir şeyle karşılaşmıyor.

Bu nedenle, veri bilimi yaşam döngüsü ve onu problem çözümü için en iyi yöntemlerden biri yapan tüm aşamalardan biraz daha bahsetmek istiyoruz. Bu şekilde, bir problemi çözmeniz gereken farklı alanlarda veri bilimini uygulayabileceksiniz.

Veri bilimi yaşam döngüsü nedir?

Veri biliminin aşamaları hakkında konuşmaya başlamadan önce, veri biliminin ne olduğunu bilmeliyiz. Adından da anlaşılacağı gibi, çalışmalarını verilere dayandıran bir bilimdir. Bu bilim, büyük miktarda veri alıp bir sonuca varmak için bunları analiz etme yeteneğine sahiptir.

Bir şekilde veri bilimi, matematik, istatistik ve bilişimi içeren farklı bilimlerin bir karışımıdır. Bu üç bilimin birlikte çalışması ile veri bilimi bir grup veriyi hatırlayabilir, düzenleyebilir, analiz edebilir ve bulunan problemlere çözüm bulabilir.

Bu bilim, veri toplamayı içeren sürecin başlangıcından itibaren tüm güncel teknolojiyi kullanmaya çalışır. Sosyal medya, elektronik cihazlar, web siteleri, potansiyel müşteriler ve diğerleri gibi platformları kullanmak anlamına gelir. Elbette yeni teknolojilerin ve platformların gelişmesiyle birlikte verilerin hatırlanması daha kolay hale geldi.

Ancak, veri hatırlama, veri bilimi döngüsünün tüm sürecinin sadece basit bir parçasıdır. Veri bilimi yaşam döngüsünü ihtiyaç duyduğumuz alanda uygulayabilmek için tüm aşamaları ve her birinin detaylarını bilmek gerekiyor.

Devamını Okuyun - Veri Bilimi Nedir? Eksiksiz Bir Kılavuz

Veri bilimi döngüsünün arkasındaki önem.

Normalde toplumun büyük bir kısmı veri bilimini büyük veri ile düşünür veya karıştırır. Sonuçta, her iki süreç de veri toplama ve düzenlemeyi içerir. Bununla birlikte, veri bilimi, yalnızca verilerin depolanması ve işlenmesi ile ilgili sorunları çözmeye çalışmadığı için ötesine geçer.

Veri bilimi sorunu çözebilir, ancak bundan daha fazlası, ona önemli bir değer vermek için tüm verileri işler. Verilerin sayılardan daha fazlası olduğunu unutamayız. Toplanan veriler Facebook'taki görüntülemeler, başka bir platformdaki yorumlar ve hatta bir işletmenin müşterilerinin yorumları olabilir.

Bu nedenle bilgi toplamak ve sorunu bulmak yeterli değildir. Doğru çözümü bulmak için bu soruna özel bir değer vermek gerekir. Ayrıca, çözüm sadece birkaç gün değil, zaman içinde sürmelidir.

Bunu mümkün kılmak için, veri bilimi, nöronal insan sistemine benzer nöronal ağlar gibi farklı sistemler aracılığıyla sorunu çözmek için araçlar geliştirir. Bunun yanında yapay zeka ile de çalışır. Genel hatlarıyla verilerden problemleri çözmek için gerekli olan tüm araçları kullanır.

Veri bilimi yaşam döngüsünün aşamaları.

Size veri bilimi ile ilgili bazı temel şeyleri ve kavramları zaten anlattık, ancak buna uyan farklı aşamaları henüz anlatmıyoruz. Veri biliminin aşamaları, bilim camiasının farklı grupları için bir tartışma noktasıdır.

Bu yüzden bazı insanlar bunun on adımdan fazla olduğunu söylerken, başka bir grup beş adımın yeterli olduğunu söylüyor. Tartışmalardan ve görüşlerden, veri bilimi gibi karmaşık bir süreci açıklamak için işleri daha basit hale getirmeye çalışmak gerektiğini düşünüyoruz.

Bu nedenle sizlere veri bilimini açıklamak istiyoruz. beş aşamadan oluşan yaşam döngüsü. Bu aşamalar, tüm döngüyü anlamak ve sahip olduğumuz herhangi bir sorunu çözmek için kullanmak için yeterince uzundur. Verilerinizi daha iyi organize etmenize ve iyiliğiniz için kullanma duygusu vermenize yardımcı olacaktır.

Aşama 1: Problemin tanımı.

Veri bilimi yaşam döngüsünün ilk aşaması, döngünün ritmini belirleyecek olan problemin tanımlanmasıdır. Bir çözüm düşünmeden önce bile sorunun kaynağını bulmalıyız.

Bu aşamanın başında, en önemlileri bir sorunun cevaplarıdır: neden veri bilimi ile bir süreç başlatmak istiyorsunuz? Çoğu zaman bunun nedeni, bir işletmenin kazancını artırmak veya bir şeyin çalışmamasının nedenini bulmaktır.

Sorunun tanımının ana anahtarı liderliktir, çünkü zamanınızın tüm üyelerinin bir rehbere veya izleyecekleri bir yola ihtiyacı vardır. Verimli çalışmanıza ve herhangi bir sorunu daha hızlı çözmenize yardımcı olacaktır.

İlk yapmanız gereken, sorunu çözmenize yardımcı olacak uygun bir ekibi onaylamaktır. Bu ekip, ekibinize özel bir değer katan becerilere sahip olması gereken profesyonellerden oluşmalıdır. Ardından ekibinizle sorun hakkında konuşun ve bu sorunu çözmenin işletme için neden bu kadar önemli olduğu hakkında konuşun.

Ayrıca ekibiniz, probleminizin ne kadar büyük olduğunu veya ana problemde başka problemler olup olmadığını belirlemenize yardımcı olacaktır. Veri bilimi yaşam döngüsünün ilk aşaması kulağa biraz klişe gibi gelebilir, ancak bu aşama, döngünün başarısını garanti etmek için esastır.

Aşama 2: veri araştırması ve temizleme.

Bu ikinci aşamada veri bilimi çalışmaya başlar çünkü bu bilimin temelidir. Veriler olmadan ne sorunları ne de çözümü bulabilirdik. Bu nedenle verilerin araştırılması, veri bilimi yaşam döngüsünün çok önemli bir parçasıdır.

Ancak, muhtemelen tüm verileri nasıl hatırlayacağınızı veya nerede bulabileceğinizi merak ediyorsunuzdur. Hem sizin hem de ekibinizin, aradığınız verilere erişmek için satış istatistikleri gibi şirketin iç performansına ilişkin olup olmadığını belirlemeniz gerekir.

Ayrıca, verileri hatırlamaya başlamanız olasılığı da mevcuttur. Bu durumda hatırlama sürecinin kolay olup olmadığını veya süreçte zorluklar olup olmadığını araştırmak önemlidir.

Ayrıca, istediğiniz veya ihtiyacınız olan verilerin piyasada olup olmadığını da görebilirsiniz. Mevcutsa, satın alıp alamayacağınızı ve maliyetinin bilgiye değip değmeyeceğini belirlemelisiniz.

Bilgileri zaten topladıktan sonra, işlemek için ekibinizle birlikte çalışmaya başlayabilirsiniz. Ekibinizin verilerle yapması gereken ilk şey, kalitelerini nitelendirmektir. Her verinin iyi veri olmadığını unutamayız. Bu nedenle topladığınız veya satın aldığınız verilerin sorununuzu çözmeye çalışıp çalışmayacağını belirlemek vazgeçilmezdir.

Verilerin kaliteli olduğunu belirledikten sonra yanlış sonuçlara varmamak için verileri temizlememiz gerekiyor. Bir şekilde, cep telefonlarımızın veya dizüstü bilgisayarlarımızın önbelleğini temizlemek gibidir. Gürültü oluşturabilecek ve sürecimizin sonuçlarını değiştirebilecek verileri ortadan kaldırmamız gerekiyor.

Son olarak, verilerin işlenmesi esastır; farklı veri gruplarını birleştirmek, verileri daha iyi görselleştirmek için grafikler oluşturmak ve ilk bulgularla bir ön rapor hazırlamak demektir. Bu ön rapor, uygun değişiklikleri yapmanıza ve veri bilimi yaşam döngünüzün nasıl ilerlediğini görmenize yardımcı olacaktır.

Aşama 3: minimal uygulanabilir model.

Bu noktada, minimal uygulanabilir bir modelin yaratılması olan üçüncü aşamadayız. Minimal kelime biraz kafa karıştırabilir, ancak endişelenmeyin çünkü bu durumda daha az, daha fazladır.

Veri bilimi yaşam döngüsü, işe yarayıp yaramayacağını bilmediğiniz bir test için zaman, para ve çaba harcamanın anlamı olmadığı için minimum uygulanabilir bir model önermektedir. Bu nedenle, uygulamak istediğiniz çözümün minimalist bir versiyonu gibi olması gereken minimal modelden bahsediyoruz.

Ancak öneri minimal bir model olmasına rağmen, çalışıp çalışmamasının önemli olmadığı anlamına gelmez. Fikir, onu uygulanabilir kılmak için yeterince uzun bir model geliştiriyor. Sonuçta sorunlarımıza çözüm arıyoruz ve bunların zamanın ötesinde işlevsel ve kalıcı olması gerekiyor.

Elbette, herhangi bir bilimin yapabileceği diğer deneyler gibi, modelin de geçerliliğe ihtiyacı var. Geçerlilik, testi ölçmemize ve bize doğru sonuçlar vermemize izin verecek. Bu nedenle, minimum uygulanabilir modeli tasarlarken çok dikkatli olmalıyız çünkü dış değişkenleri azaltmalıyız.

Bu değişkenleri azaltmak önemlidir çünkü modelimizin gidişatını değiştirebilirler ve bize yanlış pozitifler verebilirler. Ancak, bu aşamayı kontrol edebilir ve dikkatli bir şekilde yapabilirsek, başarı yakın olacaktır.

Aşama 4: dağıtım ve geliştirmeler.

Adım adım, şimdi dağıtım ve geliştirmelere dayanan dört aşamadayız. Modelimiz zaten var; şu anda, ama sadece kağıt üzerinde görülmek için yaratılmadı. Döngünün amacı, nasıl çalıştığını görmek için modeli dağıtır.

Dağıtım bize modelimizin doğası ve işleyişi hakkında net bir vizyon verecek. Modeli uygulamaya başladığımızda birçok hata veya başarısızlık görebiliriz. Ancak, her şey tamamen kötü olamaz. Bu süreçte biz de modelimizin başarı parçaları olacağız ve onları daha iyi olmak için motivasyonlar gibi kullanacağız.

Bu şekilde, dağıtımda elde edilen tüm sonuçlar, uygun geliştirmeler hakkında düşünmemize izin verecek. Ne de olsa asıl amaç, nihai olabilecek başlangıçtan daha iyi bir model oluşturmaktır.

Ayrıca, belki bu aşama birden fazla tekrarlanabilir çünkü eğer geliştirmeler yaparsak, modeli tekrar test edersek ve daha fazla değişikliğe ihtiyaç duyarsak, gerektiği kadar kanıtlanması gerekir.

Aşama 5: veri bilimi operasyonları.

Son aşama, veri biliminin sürecin takibini yapmak için kullandığı farklı işlemleri, verileri, modelleri ve veri biliminde yer alan tüm unsurları bize açıklamaktır.

Bu şekilde, veri bilimi operasyonları üç süreçten oluşur:

1. Verilerin ve modellerin yönetimi.
2. Veri bilimi yaşam döngüsünde yer alan parçaların yönetimine devam edin.
3. Yazılım yönetimi.

Beşinci adımın tamamı, sadece deneyin uygun kontrolünü arayan bu üç sürecin performansına bağlıdır. Kontrolün döngünün önemli bir parçası olduğunu unutamayız çünkü doğru zamanda ayarlamalar yapmamızı sağlayacaktır.

Ayrıca, sürekli revizyonun sadece modeller için değil, veriler için de olduğunu fark edebilirsiniz. Günün sonunda önemli olan tek şey döngüyü nasıl uyguladığımız ve istediğimizi en iyi şekilde nasıl elde ettiğimizdir.

Devamını okuyun - Bilmeniz gereken Veri Bilimi Konuları