Lebenszyklus der Datenwissenschaft

Ein aufkeimendes Forschungsgebiet namens Data Science hat mehrere Facetten, darunter das Studium und die Analyse riesiger Datenmengen sowie die Tatsache, dass seine Zweige in praktisch alle Studienbereiche einfließen. Möchten Sie Expertise im Bereich Data Science erwerben? Melden Sie sich für unseren Data Science-Zertifizierungskurs an.

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Wir arbeiten mit aufwändigen Daten, die in mehreren Ebenen organisiert sind und keine rationalisierten Daten sind. Statistik, Arithmetik und Computersprachen sind die drei grundlegenden Bausteine, auf denen Data Science aufbaut.

Daten werden für jeden Bestandteil einer Studentenverbindung benötigt – Wirtschaft, Gesundheitssektor, Wissenschaft, tägliches Leben, Marketing, Forschung – um die Bewegung voranzubringen. Unser Leben ist vollständig von der Informationstechnologie und Informatik eingenommen worden, die sich so schnell und in so viele verschiedene Richtungen entwickelt, dass die noch vor wenigen Jahren angewandten Arbeitsweisen und Taktiken heute nicht mehr relevant sind.

Dasselbe gilt für genaue Schwierigkeiten und Probleme. Aufgrund ihrer zunehmenden Komplexität gelten die Probleme und Sorgen aus der Vergangenheit über ein bestimmtes Thema, eine Krankheit oder einen Mangel jetzt möglicherweise nicht mehr.

Um mit den Schwierigkeiten von heute und morgen Schritt zu halten und Antworten auf ungelöste Probleme zu finden, benötigt daher jeder Bereich der Wissenschaft, des Studiums oder der Organisation eine neueste Sammlung von Betriebstechniken und -systemen.

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Was meinst du mit Data Science?

Um analytisch herausfordernden Fragestellungen zu begegnen, beinhaltet Data Science eine Verschmelzung von Technologie, Algorithmenentwicklung und Dateninferenz.

Daten sind die Grundlage. Es kommen enorme Mengen an unverarbeiteten Daten herein und werden in den Data Warehouses der Unternehmen aufbewahrt. Wir können damit erweiterte Funktionen zusammenstellen. Bei Data Science geht es im Wesentlichen darum, innovative Methoden zu finden, um diese Daten zu nutzen, um wirtschaftlichen Nutzen zu erzielen.

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Wer ist ein Data Scientist? Und was macht er?

Sie könnten 20 verschiedene Antworten auf diese Frage erhalten, wenn Sie 20 verschiedene Data Scientists befragen. Das liegt daran, dass die Funktionen und Pflichten eines Datenwissenschaftlers stark variieren können, basierend auf einer Reihe von Elementen wie Branche, Erfahrung und der Struktur der Organisation, für die er arbeitet.

Alle Data-Science-Positionen haben jedoch einige Merkmale. Darüber hinaus sollten Sie sich der Eigenschaften bewusst sein, die alle Data Scientists teilen, wenn Sie sich auf ein Vorstellungsgespräch als Data Scientist vorbereiten.

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Lebenszyklus der Datenwissenschaft

Seit der Begriff erstmals in den 90er Jahren verwendet wurde, hat sich die Datenwissenschaft erheblich weiterentwickelt. Experten folgen einer vorgegebenen Struktur, während sie sich mit einem Data-Science-Thema befassen. Die Projektabwicklung in Data Science ist quasi zum Algorithmus geworden.

Die Versuchung, auf den Ansatz zu verzichten und mit der Problemlösung zu beginnen, ist allzu häufig. Indem wir es jedoch versäumen, eine starke Grundlage für die gesamte Anstrengung zu schaffen, macht dies unsere größten Absichten zunichte. Im Gegensatz dazu führt das Befolgen der Anweisungen normalerweise dazu, dass wir dem Problem, das wir ansprechen möchten, näher kommen.

Kommen wir zu den Punkten des Lebenszyklus.

1. Betriebswirtschaftliche Kenntnisse

Im Mittelpunkt des gesamten Kreislaufs steht das Unternehmensziel. Was würden Sie beheben, wenn das jeweilige Problem gelöst ist? Es ist wichtig, das Unternehmensziel zu verstehen, da es das endgültige Ziel der Untersuchung festlegt. Erst wenn wir eine positive Meinung dazu haben, können wir das bestimmte Ziel einer Bewertung auswählen, das mit dem Unternehmensziel übereinstimmt. Sie müssen verstehen, ob der Kunde Rohstoffpreise vorhersagen, Sparverluste reduzieren möchte usw.

2. Datenexpertise

Dies ist eine Liste aller Daten, auf die zugegriffen werden kann. Da sie mit den jetzt zugänglichen Informationen, den Fakten, die für dieses Managementproblem umgesetzt werden müssen, und anderen relevanten Informationen vertraut sind, müssen Sie in dieser Situation eng mit der Gruppe der Organisation zusammenarbeiten. In dieser Phase werden die Daten mit ihrer Struktur, Relevanz und Datensatzart beschrieben. Grafiken sollten verwendet werden, um die Daten zu untersuchen. Es geht einfach darum, die Daten zu durchsuchen und so viel Wissen wie möglich über Informationen zu erlangen.

3. Datenvorbereitung

Die nächste Phase ist die Datenaufbereitung. Dies beinhaltet die Auswahl der geeigneten Informationen, deren Integration durch Zusammenführen großer Datensätze, deren Bereinigung, den Umgang mit Attributdaten, indem sie sie entweder trennen oder zuordnen, den Umgang mit ungenauen Daten durch Verschleierung, das Suchen nach Anomalien mit Scatterplot und deren Handhabung sowie das Gewinnen neuer Informationen durch Ableitung einzelne Module aus alten. Erstellen Sie die richtige Struktur für die Daten und entfernen Sie alle zusätzlichen Spalten und Features. Die wichtigste Phase des Existenzzyklus ist die Datenaufbereitung, die in der Nacht vor dem Schlafengehen stattfindet. Ihr Modell ist genauso gründlich wie Ihre Daten.

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4. Analysieren von Erkundungsdaten

Diese Phase erfordert das Verständnis der Antwort und der Variablen, die sich darauf auswirken, bevor das reale Modell erstellt wird. Die Verteilung der Daten auf verschiedene charakterbezogene Kriterien wird anhand von Balkendiagrammen grafisch analysiert. Die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren werden anhand von Häufigkeitsverteilungen und Erwärmungskarten visualisiert. Die Identifizierung jedes Merkmals sowohl allein als auch in Kombination mit anderen Faktoren macht intensiven Gebrauch von einer Vielzahl von Datenvisualisierungsansätzen.

5. Analysieren von Daten

Datenmodellierung ist das pulsierende Zentrum der Datenanalyse. Die sortierten Daten werden in ein Modell eingegeben, das das beabsichtigte Ergebnis ausgibt. Je nachdem, ob es sich um ein Kategorisierungs-, Regressions- oder Clustering-Problem handelt, muss in dieser Phase der richtige Modelltyp ausgewählt werden. Unter den verschiedenen algorithmischen Techniken, die den von uns gewählten Modellhaushalt ausmachen, müssen wir die Methoden zu seiner Durchsetzung und Implementierung sorgfältig auswählen. Wir müssen die Gewichte und Vorspannungen jedes Modells modifizieren, um die gewünschte Leistung zu erzielen. Darüber hinaus müssen wir sicherstellen, dass Leistung und Generalisierbarkeit richtig aufeinander abgestimmt sind. Das Modell sollte die Daten nicht mehr auswerten und bei frischen Daten schlecht abschneiden.

6. Modellbewertung

Diese Analyse bestimmt, ob das Modell bereit für die Bereitstellung ist. Das Modell wird anhand einer Reihe sorgfältig ausgewählter Bewertungsmaße evaluiert und anhand fiktiver Daten getestet. Wir müssen auch sicherstellen, dass das Modell die Realität genau abbildet. Um das erforderliche Maß an Metriken zu erhalten, müssen wir das Modellierungsverfahren wiederholen, wenn die Bewertung kein qualitativ hochwertiges Ergebnis liefert. Wie eine Person muss sich jeder datenwissenschaftliche Ansatz oder Algorithmus für maschinelles Lernen weiterentwickeln, mit neuen Informationen besser werden und sich an einen neuen Bewertungsstandard anpassen. Wir können mehrere Modelle für ein bestimmtes Ereignis entwickeln, aber viele davon können fehlerhaft sein.

7. Versionsbereitstellung

Nach einer umfassenden Analyse wird der Prototyp vollständig in die gewählte Struktur und den Kanal implementiert. Es ist wichtig, jeden Schritt der genannten Data-Science-Servicebedingungen ernsthaft zu überdenken. Der gesamte Plan wird vergeudet, wenn eine Phase falsch ausgeführt wird, da dies die nächste beeinflusst. Beispielsweise führt eine fehlerhafte Datenerstellung zum Verlust von Informationen und zur Unfähigkeit, ein ideales Modell zu erstellen. Wenn die Daten nicht korrekt bereinigt werden, stellt der Klassifikator den Betrieb ein. Das Modell wird in der realen Welt nicht funktionieren, wenn es nicht gründlich bewertet wird.