Lebenszyklus der Datenwissenschaft: alle Phasen und Funktionen

Seit jeher ist der Mensch ein analytisches Wesen, das von mehreren zu lösenden Problemen umgeben ist. Die Gesellschaft hat sich jedoch weiterentwickelt und ist gewachsen, um verschiedene Methoden zur Lösung von Problemen entwickeln zu können.

Sicherlich können wir in diesem Moment die Probleme früherer Zeiten nicht mit den aktuellen Problemen vergleichen. Aber eine unbestreitbare Tatsache ist, dass die Uhrzeit egal ist, es gibt immer Probleme. Aus diesem Grund ist es notwendig, das beste Modell zu finden, um sie effizient zu lösen.

Zum Glück für uns alle wurde vor drei Jahrzehnten die Datenwissenschaft geboren, um zu versuchen, wie ein Modell zu agieren, das in der Lage ist, Probleme in jedem Bereich zu lösen. Obwohl die Datenwissenschaft zu dieser Zeit entstand, wurde der Begriff erst in den 70er Jahren verwendet.

Die Jahre vergingen bis 2001, als sich Data Science als echte und eigenständige Wissenschaft etablieren konnte. Obwohl seit der Etablierung von Data Science rund zwanzig Jahre vergangen sind, hat ein großer Teil der Bevölkerung derzeit keine Ahnung von Data Science und seinem Lebenszyklus.

Aus diesem Grund möchten wir Ihnen etwas mehr über den Lebenszyklus von Data Science und alle Phasen erzählen, die ihn zu einer der besten Methoden zur Problemlösung machen. Auf diese Weise können Sie Data Science in den verschiedenen Bereichen implementieren, in denen Sie ein Problem lösen müssen.

Was ist der Data-Science-Lebenszyklus?

Bevor wir beginnen, über die Phasen der Datenwissenschaft zu sprechen, müssen wir wissen, was Datenwissenschaft ist. Wie der Name schon sagt, ist es eine Wissenschaft, die ihre Studien auf Daten stützt. Diese Wissenschaft ist in der Lage, eine riesige Menge an Daten zu nehmen und sie zu analysieren, um eine Schlussfolgerung zu ziehen.

In gewisser Weise ist Data Science eine Mischung aus verschiedenen Wissenschaften, darunter Mathematik, Statistik und Informatik. Mit der Arbeit in Verbindung mit diesen drei Wissenschaften kann Data Science eine Gruppe von Daten sammeln, organisieren, analysieren und eine Lösung für die gefundenen Probleme finden.

Von Beginn des Prozesses an, der das Abrufen von Daten beinhaltet, versucht diese Wissenschaft, die gesamte aktualisierte Technologie zu nutzen. Es bedeutet, Plattformen wie soziale Medien, elektronische Geräte, Websites, Leads und andere zu nutzen. Mit der Entwicklung neuer Technologien und Plattformen ist die Datenerhebung sicherlich einfacher geworden.

Aber die Datenerinnerung ist nur ein einfacher Teil des gesamten Prozesses des Data-Science-Zyklus. Es ist notwendig, alle Phasen und deren Details zu kennen, um den Lebenszyklus der Datenwissenschaft in dem von uns benötigten Bereich anwenden zu können.

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Die Bedeutung hinter dem Data-Science-Zyklus.

Normalerweise denkt oder verwechselt ein großer Teil der Gesellschaft Data Science mit Big Data. Schließlich beinhalten beide Prozesse die Datenerhebung und -organisation. Data Science geht jedoch darüber hinaus, da sie nicht nur versucht, Probleme im Zusammenhang mit der Speicherung und Handhabung der Daten zu lösen.

Data Science kann das Problem lösen, verarbeitet aber darüber hinaus alle Daten, um ihnen einen wichtigen Wert zu verleihen. Wir dürfen nicht vergessen, dass die Daten mehr als nur Zahlen sind. Die gesammelten Daten können Aufrufe auf Facebook, Kommentare auf einer anderen Plattform oder sogar Bewertungen von Kunden eines Unternehmens sein.

Aus diesem Grund reicht es nicht aus, die Informationen zu sammeln und das Problem zu finden. Es ist notwendig, diesem Problem einen besonderen Wert beizumessen, um die richtige Lösung zu finden. Außerdem muss die Lösung lange halten und nicht nur ein paar Tage.

Um dies zu ermöglichen, entwickelt die Datenwissenschaft Werkzeuge, um das Problem durch verschiedene Systeme wie neuronale Netzwerke zu lösen, die dem neuronalen menschlichen System ähneln. Außerdem funktioniert es auch mit künstlicher Intelligenz. Im Allgemeinen verwendet es alle Werkzeuge, die notwendig sind, um die Probleme aus den Daten zu lösen.

Phasen des Data-Science-Lebenszyklus.

Wir haben Ihnen bereits einige grundlegende Dinge und Konzepte über Data Science erzählt, aber wir sagen Ihnen noch nicht die verschiedenen Phasen, die damit übereinstimmen. Die Stadien der Datenwissenschaft sind ein Diskussionspunkt für verschiedene Gruppen der Wissenschaftsgemeinschaft.

Deshalb sagen einige Leute, dass es mehr als zehn Schritte sind, während es eine andere Gruppe gibt, die sagt, dass fünf Schritte ausreichen. Aus Debatten und Meinungen gehen wir davon aus, dass man versuchen muss, die Dinge einfacher zu machen, um einen komplexen Prozess wie Data Science zu erklären.

Aus diesem Grund wollen wir Ihnen die Data Science erklären Lebenszyklus durch fünf Phasen. Diese Phasen sind lang genug, um den gesamten Zyklus zu verstehen und ihn zur Lösung jedes Problems verwenden zu können, das wir haben. Es wird Ihnen helfen, Ihre Daten besser zu organisieren und ihnen den Sinn zu geben, sie für Ihr Wohl zu verwenden.

Stufe 1: Definition des Problems.

Die erste Phase des Data-Science-Lebenszyklus ist die Definition des Problems, das den Rhythmus des Zyklus prägen wird. Noch bevor wir an eine Lösung denken, müssen wir den Ursprung des Problems finden.

Zu Beginn dieser Phase sind die Antworten auf eine Frage am wichtigsten: Warum möchten Sie einen Prozess mit Data Science starten? Meistens liegt der Grund darin, die Einnahmen eines Unternehmens zu steigern oder den Grund dafür zu finden, warum etwas nicht funktioniert.

Der Hauptschlüssel zur Definition des Problems ist Führung, denn alle Mitglieder eurer Zeit brauchen einen Leitfaden oder einen Weg, dem sie folgen können. Es hilft Ihnen, effizient zu arbeiten und Probleme schneller zu lösen.

Das erste Mal, dass Sie tun sollten, ist ein geeignetes Team zu bestätigen, das Ihnen bei der Lösung des Problems hilft. Dieses Team muss aus Fachleuten bestehen, die über Fähigkeiten verfügen müssen, die Ihrem Team einen besonderen Mehrwert verleihen. Sprechen Sie dann mit Ihrem Team über das Problem und warum es für das Unternehmen so wichtig ist, es zu lösen.

Außerdem hilft Ihnen Ihr Team dabei, festzustellen, wie groß Ihr Problem ist oder ob andere Probleme mit dem Hauptproblem zusammenhängen. Die erste Phase des Data-Science-Lebenszyklus mag vielleicht ein bisschen wie ein Klischee klingen, aber diese Phase ist unerlässlich, um den Erfolg des Zyklus zu garantieren.

Stufe 2: Datenuntersuchung und -bereinigung.

In dieser zweiten Phase beginnt die Datenwissenschaft zu arbeiten, da sie die Grundlage dieser Wissenschaft ist. Ohne die Daten könnten wir die Probleme nicht finden und auch nicht die Lösung. Aus diesem Grund ist die Untersuchung der Daten ein sehr wichtiger Teil des Data-Science-Lebenszyklus.

Sie fragen sich jedoch wahrscheinlich, wie Sie sich an alle Daten erinnern können oder wo Sie sie finden können. Sowohl Sie als auch Ihr Team müssen feststellen, ob sich die gesuchten Daten auf die interne Leistung des Unternehmens beziehen, z. B. Verkaufsstatistiken, um Zugriff darauf zu erhalten.

Es besteht auch die Möglichkeit, dass Sie mit der Erfassung der Daten beginnen müssen. In diesem Fall ist es wichtig zu untersuchen, ob der Prozess des Erinnerns einfach ist oder ob es Schwierigkeiten im Prozess gibt.

Außerdem können Sie sehen, ob die gewünschten oder benötigten Daten auf dem Markt verfügbar sind. Wenn es verfügbar ist, müssen Sie feststellen, ob Sie es kaufen können und ob seine Kosten die Informationen wert sind.

Sobald Sie die Informationen bereits gesammelt haben, können Sie mit der Arbeit mit Ihrem Team beginnen, um sie zu verarbeiten. Das erste, was Ihr Team mit den Daten zu tun hat, ist, ihre Qualität zu qualifizieren. Wir dürfen nicht vergessen, dass nicht alle Daten gute Daten sind. Aus diesem Grund ist es unerlässlich festzustellen, ob die von Ihnen gesammelten oder gekauften Daten zur Lösung Ihres Problems geeignet sind.

Nachdem festgestellt wurde, dass die Daten von guter Qualität sind, müssen wir die Daten bereinigen, um falsche Schlussfolgerungen zu vermeiden. In gewisser Weise ist es so, als würde man den Cache unserer Handys oder Laptops leeren. Wir müssen diese Daten eliminieren, die Rauschen erzeugen und die Ergebnisse unseres Prozesses verändern können.

Schließlich ist es unerlässlich, die Daten zu verarbeiten; Es bedeutet, die verschiedenen Datengruppen zu kombinieren, Grafiken zu erstellen, um die Daten besser zu visualisieren, und einen vorläufigen Bericht mit den ersten Erkenntnissen zu erstellen. Dieser vorläufige Bericht wird Ihnen helfen, die richtigen Änderungen vorzunehmen und zu sehen, wie sich Ihr Data-Science-Lebenszyklus entwickelt.

Stufe 3: Minimal brauchbares Modell.

An diesem Punkt befinden wir uns in Phase drei, der Erstellung eines minimal brauchbaren Modells. Das minimale Wort kann ein wenig verwirren, aber keine Sorge, denn in diesem Fall ist weniger mehr.

Der Data-Science-Lebenszyklus schlägt ein minimal realisierbares Modell vor, da es nicht sinnvoll ist, Zeit, Geld und Mühe für einen Test aufzuwenden, von dem Sie nicht wissen, ob er funktionieren wird oder nicht. Aus diesem Grund sprechen wir über das minimale Modell, das wie eine minimalistische Version der Lösung sein muss, die Sie implementieren möchten.

Obwohl die Empfehlung ein Minimalmodell ist, bedeutet dies jedoch nicht, dass es egal ist, ob es funktioniert oder nicht. Die Idee entwickelt lange genug ein Modell, um es realisierbar zu machen. Schließlich suchen wir nach Lösungen für unsere Probleme, und die müssen über die Zeit hinweg funktionsfähig und dauerhaft sein.

Natürlich braucht das Modell, wie jedes andere Experiment, das jede Wissenschaft durchführen kann, Gültigkeit. Die Validität wird es uns ermöglichen, den Test zu messen und uns wahre Ergebnisse zu liefern. Aus diesem Grund müssen wir zu diesem Zeitpunkt sehr vorsichtig sein, um das Minimal Viable Model zu entwerfen, da wir die externen Variablen reduzieren sollten.

Das Reduzieren dieser Variablen ist wichtig, da sie den Kurs unseres Modells ändern und uns falsch positive Ergebnisse liefern können. Wenn wir jedoch in der Lage sind, diese Phase sorgfältig zu kontrollieren, wird der Erfolg unmittelbar bevorstehen.

Stufe 4: Bereitstellung und Erweiterungen.

Schritt für Schritt befinden wir uns jetzt in vier Phasen, die auf der Bereitstellung und den Verbesserungen basieren. Wir haben bereits das Modell; in diesem Moment, aber es wird nicht nur geschaffen, um auf dem Papier zu sehen. Der Zweck des Zyklus setzt das Modell ein, um zu sehen, wie es funktioniert.

Der Einsatz wird uns eine klare Vorstellung von der Art und Funktionsweise unseres Modells geben. Wenn wir mit der Bereitstellung des Modells beginnen, können wir viele Fehler oder Fehler sehen. Aber es kann nicht alles ganz schlecht sein. Von diesem Prozess werden wir auch die Erfolgsteile unseres Modells sein und sie wie Motivationen nutzen, um besser zu werden.

Auf diese Weise werden uns alle Ergebnisse der Bereitstellung dazu bringen, über die richtigen Verbesserungen nachzudenken. Schließlich ist das Hauptziel, ein Modell zu schaffen, das besser ist als der Start, der das Finale sein könnte.

Außerdem kann diese Phase vielleicht mehr als einmal wiederholt werden, denn wenn wir Verbesserungen vornehmen, das Modell erneut testen und weitere Änderungen benötigen, muss es so oft wie nötig bewiesen werden.

Stufe 5: Data-Science-Operationen.

Die letzte Phase erklärt uns die verschiedenen Operationen, die die Datenwissenschaft verwendet, um den Prozess, die Daten, die Modelle und alle an der Datenwissenschaft beteiligten Elemente zu verfolgen.

Auf diese Weise bestehen die Data-Science-Operationen aus drei Prozessen:

1. Verwaltung der Daten und Modelle.
2. Fortsetzung der Verwaltung der Teile, die in den Data-Science-Lebenszyklus involviert sind.
3. Softwareverwaltung.

Der ganze fünfte Schritt hängt von der Leistung dieser drei Prozesse ab, die nur nach der richtigen Kontrolle des Experiments suchen. Wir dürfen nicht vergessen, dass Kontrolle ein wesentlicher Bestandteil des Kreislaufs ist, denn sie ermöglicht es uns, zum richtigen Zeitpunkt Anpassungen vorzunehmen.

Außerdem können Sie feststellen, dass die ständige Überarbeitung nicht nur für die Modelle, sondern auch für die Daten gilt. Am Ende des Tages zählt nur, wie wir den Kreislauf umsetzen und wie wir das, was wir wollen, am besten erreichen.

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