데이터 과학 수명 주기: 모든 단계 및 기능

태초부터 인간은 해결해야 할 몇 가지 문제에 둘러싸여 분석적인 존재였습니다. 그러나 사회는 문제 해결을 위한 다양한 방법을 개발할 수 있도록 진화하고 성장했습니다.

확실히, 지금 우리는 다른 시대의 문제를 현재의 문제와 비교할 수 없습니다. 그러나 부인할 수 없는 사실은 시간이 문제가 아니라 항상 문제라는 것입니다. 이러한 이유로 이를 효율적으로 해결할 수 있는 최적의 모델을 찾는 것이 필요합니다.

우리 모두에게 다행스럽게도 30년 전에 모든 분야의 문제를 해결할 수 있는 모델처럼 행동하려는 데이터 과학이 탄생했습니다. 그 당시에 데이터 사이언스가 생겨났음에도 불구하고 이 용어가 사용되기 시작한 것은 70년대였습니다.

데이터 과학이 실제적이고 독립적인 과학으로 자리잡을 수 있었던 2001년까지 세월은 계속 흘러갔습니다. 데이터 과학이 설립된 지 약 20년이 지났음에도 불구하고 현재 인구의 많은 부분이 데이터 과학과 데이터 과학의 수명 주기에 대해 아무것도 충족하지 못하고 있습니다.

이러한 이유로 데이터 과학 수명 주기와 이를 문제 해결을 위한 최상의 방법 중 하나로 만드는 모든 단계에 대해 조금 더 자세히 알려드리고자 합니다. 이러한 방식으로 문제를 해결해야 하는 다양한 분야에서 데이터 과학을 구현할 수 있습니다.

데이터 과학 수명 주기는 무엇입니까?

데이터 과학의 단계에 대해 이야기하기 전에 데이터 과학이 무엇인지 알아야 합니다. 이름에서 알 수 있듯이 데이터를 기반으로 연구를 수행하는 과학입니다. 이 과학은 엄청난 양의 데이터를 가져와 분석하여 결론을 도출할 수 있습니다.

어떤면에서 데이터 과학은 수학, 통계 및 정보학을 포함하는 다양한 과학의 혼합입니다. 이 세 가지 과학과의 작업을 통해 데이터 과학은 데이터 그룹을 기억하고 구성하고 분석하고 발견된 문제에 대한 솔루션을 찾을 수 있습니다.

데이터 기억을 포함하는 프로세스의 시작부터 이 과학은 업데이트된 모든 기술을 사용하려고 합니다. 소셜 미디어, 전자 장치, 웹 사이트, 리드 등과 같은 플랫폼을 사용하는 것을 의미합니다. 확실히 새로운 기술과 플랫폼의 발달로 데이터 기억이 더 쉬워졌습니다.

그러나 데이터 기억은 데이터 과학 주기의 전체 프로세스 중 단순한 일부일 뿐입니다. 우리가 필요로 하는 분야에서 데이터 사이언스 라이프 사이클을 적용할 수 있으려면 모든 단계와 각 단계의 세부 사항을 알아야 합니다.

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데이터 과학 주기 뒤에 있는 중요성.

일반적으로 사회의 많은 부분이 데이터 과학을 빅 데이터와 생각하거나 혼동합니다. 결국 두 프로세스 모두 데이터 수집과 구성을 포함합니다. 그러나 데이터 과학은 데이터의 저장 및 처리와 관련된 문제를 해결하려고 시도할 뿐만 아니라 그 이상입니다.

데이터 과학은 문제를 해결할 수 있지만 그 이상으로 모든 데이터를 처리하여 중요한 가치를 부여합니다. 데이터가 단순한 숫자 이상이라는 사실을 잊을 수 없습니다. 수집된 데이터는 Facebook의 조회수, 다른 플랫폼의 댓글 또는 비즈니스 고객의 리뷰일 수 있습니다.

이러한 이유로 정보를 수집하고 문제를 찾는 것만으로는 충분하지 않습니다. 올바른 솔루션을 찾기 위해 이 문제에 특별한 가치를 부여할 필요가 있습니다. 게다가 솔루션은 며칠이 아니라 시간이 지남에 따라 지속되어야 합니다.

이를 가능하게 하기 위해 데이터 과학은 인간의 신경 시스템과 유사한 신경 네트워크와 같은 다양한 시스템을 통해 문제를 해결하는 도구를 개발합니다. 게다가, 그것은 인공 지능과도 작동합니다. 일반적으로 데이터에서 문제를 해결하는 데 필요한 모든 도구를 사용합니다.

데이터 과학 수명 주기의 단계.

우리는 이미 데이터 과학에 대한 몇 가지 기본 사항과 개념에 대해 이야기했지만 데이터 과학에 부합하는 다양한 단계에 대해서는 아직 말하지 않습니다. 데이터 과학의 단계는 과학 커뮤니티의 여러 그룹에 대한 토론 지점입니다.

그래서 어떤 사람들은 10단계 이상이라고 하고 어떤 그룹은 5단계면 충분하다고 말합니다. 토론과 의견을 통해 데이터 사이언스와 같은 복잡한 과정을 설명하려면 좀 더 단순하게 만들려고 노력해야 한다고 생각합니다.

이러한 이유로 우리는 데이터 과학에 대해 설명하고자 합니다. 다섯 단계를 통한 라이프 사이클. 이 단계는 전체 주기를 이해하고 우리가 가진 문제를 해결하는 데 사용할 수 있을 만큼 충분히 길다. 데이터를 더 잘 구성하고 우물에 사용하는 데 도움이 됩니다.

1단계: 문제 정의.

데이터 과학 수명 주기의 첫 번째 단계는 주기의 리듬을 표시할 문제를 정의하는 것입니다. 해결책을 생각하기 전에도 문제의 근원을 찾아야 합니다.

이 단계의 시작에서 가장 중요한 것은 한 가지 질문에 대한 답변입니다. 왜 데이터 과학으로 프로세스를 시작하고 싶습니까? 대부분의 경우 그 이유는 사업의 수입을 늘리거나 무언가가 작동하지 않는 이유를 찾기 위함입니다.

문제 정의의 주요 열쇠는 리더십입니다. 왜냐하면 당신 시대의 모든 구성원은 가이드나 따라야 할 방법이 필요하기 때문입니다. 효율적으로 작업하고 문제를 더 빨리 해결하는 데 도움이 됩니다.

가장 먼저 해야 할 일은 문제를 해결하는 데 도움을 줄 적절한 팀을 확인하는 것입니다. 이 팀은 팀에 특별한 가치를 더하는 기술을 필요로 하는 전문가로 구성되어야 합니다. 그런 다음 팀과 문제에 대해 이야기하고 문제를 해결하는 데 비즈니스에 왜 중요한지 이야기하십시오.

게다가, 당신의 팀은 당신의 문제가 얼마나 큰지 또는 주요 문제와 관련된 다른 문제가 있는지 여부를 결정하는 데 도움을 줄 것입니다. 데이터 과학 수명 주기의 첫 번째 단계는 다소 진부하게 들릴 수 있지만 이 단계는 주기의 성공을 보장하는 데 필수적입니다.

2단계: 데이터 조사 및 정리.

이 두 번째 단계에서 데이터 과학은 이 과학의 기초이기 때문에 작동하기 시작합니다. 데이터가 없으면 문제도 해결책도 찾을 수 없습니다. 이러한 이유로 데이터 조사는 데이터 과학 수명 주기의 매우 중요한 부분입니다.

그러나 모든 데이터를 어떻게 기억하거나 어디서 찾을 수 있는지 궁금할 것입니다. 귀하와 귀하의 팀은 모두 귀하가 찾고 있는 데이터가 판매 통계와 같은 회사의 내부 성과에 대한 것인지 결정해야 액세스할 수 있습니다.

또한 데이터 수집을 시작해야 할 가능성이 있습니다. 이 경우 회상 과정이 쉬운지, 그 과정에서 어려움이 있는지 조사하는 것이 중요하다.

게다가, 당신은 또한 당신이 원하거나 필요로 하는 데이터가 시장에서 사용 가능한지 확인할 수 있습니다. 그것이 가능하다면, 그것을 살 수 있는지와 그 비용이 정보의 가치가 있는지를 결정해야 합니다.

정보를 이미 수집했으면 팀과 협력하여 정보를 처리할 수 있습니다. 팀이 데이터로 해야 할 첫 번째 일은 품질을 검증하는 것입니다. 모든 데이터가 좋은 데이터가 아니라는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 이러한 이유로 수집하거나 구매한 데이터가 문제를 해결하는 데 효과가 있는지 확인하는 것이 필수적입니다.

데이터의 품질이 양호한지 확인한 후 잘못된 결론에 도달하지 않도록 데이터를 정리해야 합니다. 어떤 면에서는 휴대폰이나 노트북의 캐시를 청소하는 것과 같습니다. 소음을 발생시키고 프로세스 결과를 변경할 수 있는 데이터를 제거해야 합니다.

마지막으로 데이터를 처리하는 것이 필수적입니다. 다른 데이터 그룹을 결합하고, 데이터를 더 잘 시각화하기 위해 그래픽을 만들고, 첫 번째 결과로 예비 보고서를 만드는 것을 의미합니다. 이 예비 보고서는 적절한 수정을 가하고 데이터 과학 수명 주기가 어떻게 진행되고 있는지 확인하는 데 도움이 될 것입니다.

3단계: 실행 가능한 최소 모델.

이 시점에서 우리는 최소한의 실행 가능한 모델을 만드는 3단계에 있습니다. 최소한의 단어가 약간 혼동될 수 있지만 이 경우 더 적은 것이 더 많으니 걱정하지 마십시오.

데이터 사이언스 라이프 사이클은 작동 여부를 알 수 없는 테스트에 시간, 돈, 노력을 들일 의미가 없기 때문에 최소한의 실행 가능한 모델을 제안합니다. 이러한 이유로 구현하려는 솔루션의 최소 버전과 같아야 하는 최소 모델에 대해 이야기합니다.

그러나 권장 사항은 최소한의 모델이지만 작동 여부가 중요하지 않다는 의미는 아닙니다. 아이디어는 실행 가능하도록 충분히 오랫동안 모델을 개발하고 있습니다. 결국 우리는 문제에 대한 해결책을 찾고 있으며 시간을 초월하여 기능적이고 영구적이어야 합니다.

확실히 모든 과학이 할 수 있는 다른 실험과 마찬가지로 모델에도 타당성이 필요합니다. 타당성은 우리가 테스트를 측정하고 우리에게 진정한 결과를 줄 수 있게 해 줄 것입니다. 외부 변수를 줄여야 하기 때문에 최소한의 실행 가능한 모델을 설계할 때 매우 신중해야 하는 이유입니다.

이러한 변수를 줄이는 것은 모델의 과정을 변경하고 잘못된 긍정을 줄 수 있기 때문에 중요합니다. 그러나 우리가 이 단계를 잘 통제하고 신중하게 통제할 수 있다면 성공이 임박할 것입니다.

4단계: 배포 및 개선.

단계별로 이제 배포 및 개선 사항을 기반으로 하는 4단계에 있습니다. 우리는 이미 모델을 가지고 있습니다. 그러나 그것은 단지 종이에 보이기 위해 만들어지는 것이 아닙니다. 주기의 목적은 모델을 배포하여 작동 방식을 확인하는 것입니다.

배포를 통해 우리 모델의 특성과 기능에 대한 명확한 비전을 얻을 수 있습니다. 모델을 배포하기 시작하면 많은 실수나 실패를 볼 수 있습니다. 그러나 모든 것이 완전히 나쁠 수는 없습니다. 이 과정에서 우리는 또한 우리 모델의 성공 부분을 더 잘하기 위한 동기로 사용할 것입니다.

이런 식으로 배포에서 얻은 모든 결과를 통해 적절한 개선 사항에 대해 생각할 수 있습니다. 결국 최종 목표가 될 수 있는 시작보다 더 나은 모델을 만드는 것이 주요 목표입니다.

게다가, 개선을 하고, 모델을 다시 테스트하고, 더 많은 변경이 필요한 경우 필요한 만큼 여러 번 증명해야 하기 때문에 이 단계를 두 번 이상 반복할 수 있습니다.

5단계: 데이터 과학 작업

마지막 단계는 데이터 과학이 프로세스, 데이터, 모델 및 데이터 과학과 관련된 모든 요소를 ​​후속 조치하는 데 사용하는 다양한 작업을 설명하는 것입니다.

이러한 방식으로 데이터 과학 작업은 세 가지 프로세스로 구성됩니다.

1. 데이터 및 모델 관리.
2. 부품의 지속적인 관리에는 데이터 과학 수명 주기가 포함됩니다.
3. 소프트웨어 관리.

전체 5단계는 실험의 적절한 제어를 찾고 있는 이 세 가지 프로세스의 성능에 달려 있습니다. 적절한 시기에 조정을 할 수 있도록 하기 때문에 제어가 주기의 필수적인 부분이라는 사실을 잊어서는 안 됩니다.

게다가 지속적인 수정은 모델뿐만 아니라 데이터에도 적용된다는 것을 알 수 있습니다. 결국 중요한 것은 주기를 구현하는 방법과 원하는 것을 최상의 방법으로 얻는 방법뿐입니다.

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