Ciclo di vita della scienza dei dati

Un fiorente oggetto di ricerca chiamato scienza dei dati ha diverse sfaccettature, tra cui lo studio e l'analisi di enormi quantità di dati, nonché il fatto che i suoi rami vanno praticamente in ogni area di studio. Vuoi esperienza nel campo della scienza dei dati? Iscriviti al nostro corso di certificazione Data Science.

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Lavoriamo con dati elaborati che sono organizzati in più livelli e non sono dati semplificati. Statistica, aritmetica e linguaggi informatici sono i tre elementi fondamentali su cui è costruita la scienza dei dati.

I dati sono necessari per ogni componente di una confraternita - affari, settore sanitario, scienza, vita quotidiana, marketing, ricerca - per far avanzare il movimento. Le nostre vite sono state completamente conquistate dalla tecnologia dell'informazione e dall'informatica che si sta evolvendo a un ritmo così rapido e in così tante direzioni diverse che le tattiche dei metodi operativi applicati solo pochi anni fa ora non sono più rilevanti.

Lo stesso vale per difficoltà e problemi accurati. A causa della loro maggiore complessità, i problemi e le preoccupazioni del passato su un determinato argomento, disturbo o mancanza potrebbero non essere applicabili ora.

Pertanto, per stare al passo con le difficoltà di oggi e del futuro, nonché per trovare risposte a questioni irrisolte, qualsiasi campo della scienza, dello studio o dell'organizzazione richiede una raccolta aggiornata di tecniche e sistemi operativi.

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Cosa intendi per Data Science?

Per affrontare questioni analiticamente impegnative, la scienza dei dati implica una fusione di tecnologia, sviluppo di algoritmi e inferenza dei dati.

I dati sono la base. Ci sono enormi quantità di dati non elaborati che entrano e vengono conservati nei data warehouse aziendali. Possiamo comporre funzionalità avanzate utilizzandolo. La scienza dei dati riguarda essenzialmente la ricerca di metodi innovativi per utilizzare questi dati per produrre vantaggi economici.

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Chi è un Data Scientist? E cosa fa?

Potresti ottenere 20 risposte diverse a questa domanda se interroghi 20 diversi data scientist. Questo perché le funzioni e i doveri di un data scientist possono variare notevolmente, in base a una serie di elementi come il settore, l'esperienza e la struttura dell'organizzazione per cui lavorano.

Tuttavia, tutte le posizioni nel campo della scienza dei dati hanno alcune caratteristiche. Inoltre, dovresti essere consapevole dei tratti che tutti i data scientist condividono se ti stai preparando per un colloquio di lavoro come data scientist.

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Ciclo di vita della scienza dei dati

Da quando la frase è stata usata per la prima volta negli anni '90, la scienza dei dati è progredita in modo significativo. Gli esperti seguono una struttura predeterminata mentre affrontano un argomento di scienza dei dati. L'esecuzione del progetto nella scienza dei dati è praticamente diventata un algoritmo.

La tentazione di rinunciare all'approccio e iniziare a risolvere i problemi è fin troppo comune. Tuttavia, trascurando di fornire una solida base per l'intero sforzo, ciò invalida le nostre più grandi intenzioni. Al contrario, secondo le istruzioni in genere ci si avvicina al problema che stiamo cercando di affrontare.

Veniamo ai punti di Lifecycle.

1. Conoscenza aziendale

Il fulcro dell'intero ciclo è l'obiettivo dell'azienda. Cosa risolveresti una volta risolto il problema specifico? È essenziale comprendere l'obiettivo dell'azienda poiché stabilirà l'obiettivo finale dell'indagine. Non si può scegliere un particolare target di valutazione che sia in linea con l'obiettivo aziendale fino a quando non si ha un giudizio positivo. Devi capire se il cliente desidera prevedere i prezzi delle materie prime, ridurre le perdite di risparmio, ecc.

2. Competenza in materia di dati

Questo è un elenco di tutti i dati accessibili. Poiché hanno familiarità con le informazioni ora accessibili, i fatti che devono essere applicati a questo problema di gestione e altre informazioni pertinenti, è necessario lavorare a stretto contatto con il gruppo dell'organizzazione in questa situazione. I dati, insieme alla loro struttura, pertinenza e tipo di record, sono descritti in questa fase. I grafici dovrebbero essere usati per esaminare i dati. Implica semplicemente la ricerca tra i dati e l'ottenimento di qualsiasi conoscenza possibile sulle informazioni.

3. Preparazione dei dati

La fase successiva è la preparazione dei dati. Ciò comporta la scelta delle informazioni appropriate, l'integrazione mediante la fusione di set di dati di grandi dimensioni, la pulizia, la gestione dei dati degli attributi separandoli o attribuendoli, la gestione dei dati imprecisi mediante l'offuscamento, la ricerca di anomalie con il grafico a dispersione e la loro gestione e la creazione di nuove informazioni derivando singoli moduli da quelli vecchi. Crea la struttura corretta per i dati e rimuovi eventuali colonne e funzionalità aggiuntive. La fase più importante del ciclo esistenziale è la preparazione dei dati, che avviene la sera prima di andare a letto. Il tuo modello è altrettanto completo dei tuoi dati.

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4. Analisi dei dati esplorativi

Questa fase richiede la comprensione della risposta e delle variabili che la influenzano prima di creare il modello reale. La distribuzione dei dati tra vari criteri relativi ai caratteri viene analizzata graficamente mediante grafici a barre. Le correlazioni tra i vari fattori vengono visualizzate utilizzando distribuzioni di frequenza e mappe di riscaldamento. L'identificazione di ciascuna caratteristica sia da sola che in combinazione con altri fattori fa un uso massiccio di una varietà di approcci di visualizzazione dei dati.

5. Analisi dei dati

La modellazione dei dati è il centro pulsante dell'analisi dei dati. I dati ordinati vengono inseriti in un modello, che restituisce il risultato previsto. A seconda che il problema riguardi la categorizzazione, la regressione o il clustering, questa fase comporta la scelta del tipo di modello corretto. Tra le diverse tecniche algoritmiche che compongono il modello di famiglia che abbiamo scelto, dobbiamo scegliere con cura i metodi per applicarlo e implementarlo. Dobbiamo modificare i pesi e le inclinazioni di ciascun modello per ottenere le prestazioni desiderate. Inoltre, dobbiamo assicurarci che le prestazioni e la generalizzabilità corrispondano correttamente. Il modello non dovrebbe più valutare i dati e funzionare male con dati nuovi.

6. Valutazione del modello

Questa analisi determina se il modello è pronto per la distribuzione. Il modello viene valutato utilizzando una serie di misure di valutazione scelte con cura e testato utilizzando dati fittizi. Dobbiamo anche assicurarci che il modello rappresenti accuratamente la realtà. Per ottenere il livello necessario di metriche, dobbiamo ripetere la procedura di modellazione se la valutazione non produce un risultato di alta qualità. Come una persona, ogni approccio o algoritmo di data science per l'apprendimento automatico deve evolversi, migliorare con nuove informazioni e adattarsi a un nuovo standard di valutazione. Possiamo sviluppare diversi modelli per un particolare evento, ma molti di essi possono essere errati.

7. Distribuzione della versione

Dopo un'analisi completa, il prototipo è completamente implementato nella struttura e nel canale selezionati. È importante riflettere seriamente su ogni fase delle condizioni del servizio di data science menzionate. L'intero piano sarà sperperato se una fase viene eseguita in modo improprio poiché influenzerà la successiva. Ad esempio, la creazione errata di dati comporterà la perdita di informazioni e l'impossibilità di costruire un modello ideale. Se i dati non vengono puliti correttamente, il classificatore cesserà di funzionare. Il modello non funzionerà nel mondo reale se non viene valutato a fondo.