データサイエンスのライフサイクル
公開: 2023-01-12データ サイエンスと呼ばれる急成長中の研究対象には、膨大な量のデータの研究と分析、およびその枝が実質的にすべての研究分野に及ぶという事実など、いくつかの側面があります。 データサイエンスの分野を専門にしたいですか? データ サイエンス認定コースに登録してください。
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私たちは、いくつかのレベルで編成され、合理化されたデータではない精巧なデータを扱います。 統計、算術、およびコンピューター言語は、データ サイエンスが構築される 3 つの基本的なビルディング ブロックです。
運動を進めるには、ビジネス、健康部門、科学、日常生活、マーケティング、研究など、友愛のあらゆる要素にデータが必要です。 私たちの生活は、情報技術とコンピュータ サイエンスに完全に乗っ取られてしまいました。情報技術とコンピュータ サイエンスは、非常に急速なペースでさまざまな方向に進化しているため、ほんの数年前に適用された運用方法の戦術は、もはや意味をなさないものになっています。
同じことが正確な困難と問題を保持します。 複雑さが増すため、特定の主題、病気、または欠点に関する過去の問題や心配は、現在は当てはまらない場合があります。
したがって、現在および将来の困難に対応し、未解決の問題への答えを見つけるために、科学、研究、または組織のあらゆる分野で、運用技術とシステムの最新のコレクションが必要です。
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データサイエンスとはどういう意味ですか?
データサイエンスは、分析的に困難な問題に立ち向かうために、テクノロジー、アルゴリズム開発、データ推論の融合を伴います。
データは基盤です。 膨大な量の未処理のデータが入ってきて、企業のデータ ウェアハウスに保管されています。 それを使用して高度な機能を構成できます。 データサイエンスとは、基本的に、このデータを使用して経済的利益を生み出す革新的な方法を見つけることです。
視覚的な説明については、データ サイエンス コースのビデオをご覧ください。
データサイエンティストとは? そして、彼は何をしますか?
20 人の異なるデータ サイエンティストにクエリを実行すると、その質問に対して 20 の異なる回答が得られる可能性があります。 これは、データ サイエンティストの機能と職務が、業界、経験、所属する組織の構造などのさまざまな要素に基づいて大きく異なる可能性があるためです。
ただし、すべてのデータ サイエンスのポジションにはいくつかの特徴があります。 さらに、データ サイエンティストとしての就職面接の準備をしている場合は、すべてのデータ サイエンティストが共有する特性を認識しておく必要があります。
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データサイエンスのライフサイクル
このフレーズが 90 年代に初めて使用されて以来、データ サイエンスは大幅に進歩しました。 専門家は、データ サイエンスのトピックに取り組みながら、あらかじめ決められた構造に従います。 データ サイエンスにおけるプロジェクトの実行は、事実上アルゴリズムになっています。
アプローチをやめて問題解決を始めようとする誘惑は、あまりにも一般的です。 しかし、努力全体の強力な基盤を提供することを怠ると、私たちの最大の意図が無効になります。 反対に、通常、指示に従うことで、対処しようとしている問題に近づくことができます。

ライフサイクルのポイントに行きましょう。
1. ビジネス知識
サイクル全体の焦点は、会社の目的です。 特定の問題が解決されたら、何を修正しますか? 調査の最終的な目標を確立するため、企業のターゲットを理解することが不可欠です。 肯定的な意見が得られるまで、会社の目標に沿った特定の評価対象を選択することはできません。 クライアントが商品価格の予測、貯蓄損失の削減などを望んでいるかどうかを理解する必要があります。
2. データの専門知識
これは、アクセス可能なすべてのデータのリストです。 彼らは現在アクセス可能な情報、この管理上の問題に実装する必要がある事実、およびその他の関連情報に精通しているため、この状況では組織のグループと緊密に連携する必要があります。 データは、その構造、関連性、およびレコード タイプとともに、この段階で記述されます。 グラフは、データを調べるために使用する必要があります。 単純に、データを検索して、情報に関するあらゆる知識を取得するだけです。
3. データ準備
次のフェーズはデータの準備です。 これには、適切な情報の選択、大規模なデータセットの融合による統合、クリーニング、属性データの分離または帰属による処理、不正確なデータの難読化による処理、散布図による異常の検索と処理、導出による新しい情報の作成が含まれます。古いものからの個々のモジュール。 データの適切な構造を作成し、余分な列と機能を削除します。 存在サイクルの最も重要な段階は、就寝前の夜に行われるデータの準備です。 モデルはデータと同様に完全です。
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4.探索的データの分析
このフェーズでは、実際のモデルを作成する前に、答えとそれに影響を与える変数を理解する必要があります。 さまざまなキャラクター関連の基準間のデータの分布は、棒グラフを使用してグラフィカルに分析されます。 さまざまな要因間の相関関係は、度数分布と温暖化マップを使用して視覚化されます。 各機能を単独で、または他の要因と組み合わせて特定するには、さまざまなデータ視覚化アプローチを多用します。
5. データの分析
データ モデリングは、データ分析の脈動する中心です。 ソートされたデータはモデルに入力され、意図した結果が出力されます。 問題が分類、回帰、クラスタリングのいずれであるかに応じて、このフェーズでは適切なモデル タイプを選択する必要があります。 私たちが選択したモデル世帯を構成するさまざまなアルゴリズム手法の中から、それを実施および実装する方法を慎重に選択する必要があります。 目的のパフォーマンスを達成するには、各モデルの重みとバイアスを変更する必要があります。 さらに、パフォーマンスと一般化可能性が適切に一致していることを確認する必要があります。 モデルはデータを評価しなくなり、新しいデータに対してパフォーマンスが低下することはありません。
6. モデル評価
この分析により、モデルをデプロイする準備ができているかどうかが判断されます。 モデルは、慎重に選択された一連の評価手段を使用して評価され、架空のデータを使用してテストされます。 また、モデルが現実を正確に描写していることも確認する必要があります。 必要なレベルのメトリクスを取得するために、評価で質の高い結果が得られない場合は、モデリング手順をやり直す必要があります。 人間と同じように、機械学習の各データ サイエンス アプローチまたはアルゴリズムは、進化し、新しい情報でより良くなり、新しい評価基準に適応する必要があります。 特定の出来事に対していくつかのモデルを開発できますが、それらの多くは誤りである可能性があります。
7. バージョン展開
包括的な分析の後、プロトタイプは選択した構造とチャネルに完全に実装されます。 上記のデータ サイエンス サービス条件の各ステップを真剣に検討することが重要です。 1 つの段階が不適切に実行されると、次の段階に影響を与えるため、計画全体が無駄になります。 たとえば、データの作成を誤ると、情報が失われ、理想的なモデルを構築できなくなります。 データが正しくクレンジングされない場合、分類子は動作を停止します。 徹底的に評価しないと、モデルは現実の世界では機能しません。