Cycle de vie de la science des données : toutes ses étapes et fonctions

Depuis la nuit des temps, l'homme est un être analytique entouré de plusieurs problèmes à résoudre. Cependant, la société a évolué et s'est développée pour être en mesure de développer différentes méthodes de résolution de problèmes.

Certes, en ce moment nous ne pouvons pas comparer les problèmes d'autrefois avec les problèmes actuels. Mais, un fait indéniable est que peu importe le temps, ce sont toujours des problèmes. Pour cette raison, il est nécessaire de trouver le meilleur modèle pour les résoudre efficacement.

Heureusement pour nous tous, il y a trois décennies est née la science des données pour essayer d'agir comme un modèle capable de résoudre des problèmes dans n'importe quel domaine. Bien que la science des données ait été créée à cette époque, c'est dans les années 70 que le terme a commencé à être utilisé.

Les années se sont enchaînées jusqu'en 2001, date à laquelle la science des données a pu s'imposer comme une science réelle et indépendante. Bien qu'une vingtaine d'années se soient écoulées depuis la mise en place de la science des données, actuellement une grande partie de la population ne connaît rien à la science des données et à son cycle de vie.

Pour cette raison, nous voulons vous en dire un peu plus sur le cycle de vie de la science des données, et toutes les étapes qui en font l'une des meilleures méthodes de résolution de problèmes. De cette façon, vous allez pouvoir mettre en œuvre la science des données dans les différents domaines dans lesquels vous devez résoudre un problème.

Quel est le cycle de vie de la science des données ?

Avant de commencer à parler des étapes de la science des données, nous devons savoir ce qu'est la science des données. Comme son nom l'indique, c'est une science qui fonde ses études sur les données. Cette science est capable de prendre une énorme quantité de données et de les analyser pour tirer une conclusion.

D'une certaine manière, la science des données est un mélange de différentes sciences qui comprend les mathématiques, les statistiques et l'informatique. Avec le travail en conjonction avec ces trois sciences, la science des données peut se remémorer un groupe de données, les organiser, les analyser et trouver une solution aux problèmes rencontrés.

Dès le début du processus qui implique la mémorisation des données, cette science essaie d'utiliser toute la technologie mise à jour. Cela signifie utiliser des plates-formes telles que les médias sociaux, les appareils électroniques, les sites Web, les prospects et autres. Bien sûr, avec le développement de nouvelles technologies et plateformes, la collecte de données a été plus facile.

Mais la collecte des données n'est qu'une simple partie de l'ensemble du processus du cycle de la science des données. Il est nécessaire de connaître toutes les étapes et les détails de chacune d'elles pour pouvoir appliquer le cycle de vie de la science des données dans le domaine dont nous avons besoin.

En savoir plus - Qu'est-ce que la science des données ? Un guide complet

L'importance derrière le cycle de la science des données.

Normalement, une grande partie de la société pense ou confond science des données et mégadonnées. Après tout, les deux processus impliquent la mémorisation et l'organisation des données. Cependant, la science des données va au-delà car elle ne tente pas seulement de résoudre les problèmes liés au stockage et au traitement des données.

La science des données peut résoudre le problème, mais plus que cela, elle traite toutes les données pour leur donner une valeur importante. Nous ne pouvons pas oublier que les données sont plus que de simples chiffres. Les données collectées peuvent être des vues sur Facebook, des commentaires sur une autre plateforme, ou encore des avis de clients d'une entreprise.

Pour cette raison, il ne suffit pas de collecter les informations et de trouver le problème. Il est nécessaire de donner une valeur particulière à ce problème pour trouver la bonne solution. De plus, la solution doit durer dans le temps et pas seulement quelques jours.

Pour rendre cela possible, la science des données développe des outils pour résoudre le problème à travers différents systèmes comme les réseaux neuronaux similaires au système neuronal humain. En outre, cela fonctionne également avec l'intelligence artificielle. En général, il utilise tous les outils nécessaires pour résoudre les problèmes à partir des données.

Étapes du cycle de vie de la science des données.

Nous vous avons déjà dit quelques notions et notions de base sur la science des données, mais nous ne vous disons pas encore les différentes étapes qui s'y conforment. Les étapes de la science des données sont un point de débat pour différents groupes de la communauté scientifique.

C'est pourquoi certaines personnes disent qu'il y a plus de dix étapes alors qu'il y a un autre groupe qui dit que cinq étapes suffisent. A partir de débats et d'opinions, nous pensons que pour expliquer un processus complexe comme la science des données, il faut essayer de simplifier les choses.

Pour cette raison, nous voulons vous expliquer la science des données cycle de vie en cinq étapes. Ces étapes sont suffisamment longues pour comprendre l'ensemble du cycle et pouvoir l'utiliser pour résoudre n'importe quel problème que nous avons. Cela vous aidera à mieux organiser vos données et à leur donner le sens de les utiliser pour votre bien.

Etape 1 : Définition du problème.

La première étape du cycle de vie de la science des données est la définition du problème qui va marquer le rythme du cycle. Avant même de penser à une solution, il faut trouver l'origine du problème.

Au début de cette étape, les plus importantes sont les réponses à une question : pourquoi voulez-vous démarrer un processus avec la science des données. La plupart du temps, la raison est d'augmenter les revenus d'une entreprise ou de trouver la raison pour laquelle quelque chose ne fonctionne pas.

La clé principale de la définition du problème est le leadership car tous les membres de votre temps ont besoin d'un guide ou d'une voie à suivre. Cela vous aidera à travailler efficacement et à résoudre tout problème plus rapidement.

La première fois que vous devez faire est de confirmer une équipe appropriée pour vous aider à résoudre le problème. Cette équipe doit être composée de professionnels qui doivent avoir des compétences qui ajoutent une valeur particulière à votre équipe. Parlez ensuite du problème avec votre équipe et pourquoi il est si important pour l'entreprise de le résoudre.

De plus, votre équipe va vous aider à déterminer l'ampleur de votre problème ou même s'il y a d'autres problèmes impliqués dans le problème principal. La première étape du cycle de vie de la science des données peut sembler un peu clichée, mais cette étape est essentielle pour garantir le succès du cycle.

Étape 2 : enquête et nettoyage des données.

Dans cette deuxième étape, la science des données commence à fonctionner car elle est à la base de cette science. Sans les données, nous ne pouvions pas trouver les problèmes ni la solution. Pour cette raison, l'investigation des données est une partie très importante du cycle de vie de la science des données.

Cependant, vous vous demandez probablement comment vous pouvez vous souvenir de toutes les données ou où vous pouvez les trouver. Vous et votre équipe devez déterminer si les données que vous recherchez concernent les performances internes de l'entreprise, telles que les statistiques de vente, pour y accéder.

Il existe également la possibilité que vous deviez commencer à collecter les données. Dans ce cas, il est important de rechercher si le processus de rappel est facile ou s'il y a des difficultés dans le processus.

En outre, vous pouvez également voir si les données dont vous avez besoin ou dont vous avez besoin sont disponibles sur le marché. S'il est disponible, vous devez déterminer si vous pouvez l'acheter et si son coût vaut l'information.

Une fois que vous avez déjà collecté les informations, vous pouvez commencer à travailler avec votre équipe pour les traiter. La première chose que votre équipe doit faire avec les données est de qualifier leur qualité. Nous ne pouvons pas oublier que toutes les données ne sont pas de bonnes données. Pour cette raison, il est indispensable de déterminer que les données que vous avez collectées ou achetées vont fonctionner pour résoudre votre problème.

Après avoir déterminé que les données sont de bonne qualité, nous devons nettoyer les données pour éviter de tirer des conclusions erronées. D'une certaine manière, c'est comme nettoyer le cache de nos téléphones portables ou ordinateurs portables. Nous devons éliminer ces données qui peuvent créer du bruit et modifier les résultats de notre processus.

Enfin, il est indispensable de traiter les données ; cela signifie combiner les différents groupes de données, créer des graphiques pour mieux visualiser les données et faire un rapport préliminaire avec les premiers résultats. Ce rapport préliminaire va vous aider à apporter les modifications appropriées et à voir comment cela prend votre cycle de vie de science des données.

Étape 3 : modèle minimal viable.

À ce stade, nous en sommes à la troisième étape qui est la création d'un modèle minimal viable. Le mot minimal peut confondre un peu, mais ne vous inquiétez pas car dans ce cas, moins c'est plus.

Le cycle de vie de la science des données propose un modèle viable minimal car il n'a pas le sens de consacrer du temps, de l'argent et des efforts à un test dont vous ne savez pas s'il va fonctionner ou non. Pour cette raison, nous parlons du modèle minimal qui doit être comme une version minimaliste de la solution que vous souhaitez mettre en œuvre.

Cependant, bien que la recommandation soit un modèle minimal, cela ne signifie pas que cela n'a pas d'importance si cela fonctionne ou non. L'idée développe suffisamment longtemps un modèle pour le rendre viable. Après tout, nous cherchons des solutions à nos problèmes, et elles doivent être fonctionnelles et permanentes au-delà du temps.

Bien sûr, comme toute autre expérience que toute science peut faire, le modèle a besoin de validité. La validité va nous permettre de mesurer le test et de nous donner de vrais résultats. C'est pourquoi nous devons être très prudents au moment de concevoir le modèle minimal viable car nous devons réduire les variables externes.

Réduire ces variables est important car elles peuvent changer le cours de notre modèle et nous donner des faux positifs. Cependant, si nous sommes capables de contrôler et de contrôler soigneusement cette étape, le succès sera imminent.

Étape 4 : déploiement et améliorations.

Étape par étape, nous en sommes maintenant à quatre étapes qui sont basées sur le déploiement et les améliorations. Nous avons déjà le modèle; en ce moment, mais il n'est pas créé uniquement pour être vu sur papier. Le but du cycle déploie le modèle pour voir comment cela fonctionne.

Le déploiement va nous donner une vision claire de la nature et du fonctionnement de notre modèle. Lorsque nous commençons à déployer le modèle, nous pouvons voir beaucoup d'erreurs ou d'échecs. Mais, tout ne peut pas être entièrement mauvais. De ce processus, nous allons également être les éléments de réussite de notre modèle et les utiliser comme motivations pour être meilleurs.

De cette façon, tous les résultats obtenus sur le déploiement vont nous permettre de réfléchir aux améliorations appropriées. Après tout, l'objectif principal est de créer un modèle meilleur que le début qui pourrait être la finale.

De plus, peut-être que cette étape peut être répétée plus d'une fois parce que si nous apportons des améliorations, testons à nouveau le modèle et avons besoin de plus de modifications, cela doit être prouvé autant de fois que nécessaire.

Étape 5 : opérations de science des données.

La dernière étape consiste à nous expliquer les différentes opérations que la science des données utilise pour faire un suivi du processus, des données, des modèles et de tous les éléments impliqués dans la science des données.

Ainsi, les opérations de science des données sont composées de trois processus :

1. Gestion des données et des modèles.
2. Poursuivre la gestion des pièces impliquées dans le cycle de vie de la science des données.
3. Gestion des logiciels.

Toute la cinquième étape dépend de la performance de ces trois processus qui recherchent simplement le bon contrôle de l'expérimentation. Nous ne pouvons pas oublier que le contrôle est une partie essentielle du cycle car il va nous permettre de faire des ajustements au bon moment.

De plus, vous pouvez remarquer que la révision constante ne concerne pas seulement les modèles mais aussi les données. En fin de compte, la seule chose qui compte est la façon dont nous mettons en œuvre le cycle et comment nous obtenons ce que nous voulons de la meilleure façon.

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