데이터 과학의 수명 주기

데이터 과학이라는 급성장하는 연구 주제는 방대한 양의 데이터에 대한 연구 및 분석과 그 분기가 거의 모든 연구 영역에 적용된다는 사실을 포함하여 여러 측면을 가지고 있습니다. 데이터 과학 분야의 전문 지식을 원하십니까? 데이터 과학 인증 과정에 등록하세요.

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우리는 여러 수준으로 구성되고 간소화된 데이터가 아닌 정교한 데이터로 작업합니다. 통계, 산술 및 컴퓨터 언어는 데이터 과학이 구축되는 세 가지 기본 빌딩 블록입니다.

사업, 건강 부문, 과학, 일상 생활, 마케팅, 연구 등 형제회의 모든 구성 요소는 운동을 발전시키기 위해 데이터가 필요합니다. 우리의 삶은 매우 빠른 속도로 다양한 방향으로 진화하고 있는 정보 기술과 컴퓨터 과학에 의해 완전히 점령되어 불과 몇 년 전에 적용된 운영 방법 전술이 이제 더 이상 적합하지 않습니다.

정확한 어려움과 문제도 마찬가지입니다. 복잡성 증가로 인해 특정 주제, 질병 또는 단점에 대한 과거의 문제와 걱정이 지금 적용되지 않을 수 있습니다.

따라서 현재와 미래의 어려움에 대처하고 해결되지 않은 문제에 대한 답을 찾기 위해 과학, 연구 또는 조직의 모든 분야에는 최신 운영 기술 및 시스템 모음이 필요합니다.

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데이터 과학이란 무엇을 의미합니까?

분석적으로 어려운 문제에 대처하기 위해 데이터 과학은 기술, 알고리즘 개발 및 데이터 추론의 융합을 포함합니다.

데이터는 기초입니다. 엄청난 양의 처리되지 않은 데이터가 들어오고 회사 데이터 웨어하우스에 보관됩니다. 이를 사용하여 고급 기능을 구성할 수 있습니다. 데이터 과학은 본질적으로 이 데이터를 사용하여 경제적 이익을 창출하는 혁신적인 방법을 찾는 것입니다.

시각적 설명을 보려면 데이터 과학 과정 비디오를 살펴보십시오.

데이터 과학자는 누구입니까? 그리고 그는 무엇을합니까?

20명의 서로 다른 데이터 과학자에게 쿼리하면 해당 질문에 대해 20개의 서로 다른 답변을 얻을 수 있습니다. 데이터 과학자의 기능과 의무는 그들이 일하는 조직의 산업, 경험 및 구조와 같은 다양한 요소에 따라 크게 다를 수 있기 때문입니다.

그러나 모든 데이터 과학 직책에는 몇 가지 특성이 있습니다. 또한 데이터 과학자로서 면접을 준비하는 경우 모든 데이터 과학자가 공유하는 특성을 알고 있어야 합니다.

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데이터 과학의 수명 주기

90년대에 이 용어가 처음 사용된 이후 데이터 과학은 크게 발전했습니다. 전문가는 데이터 과학 주제를 다루는 동안 미리 결정된 구조를 따릅니다. 데이터 과학에서 프로젝트 실행은 사실상 알고리즘이 되었습니다.

접근 방식을 포기하고 문제 해결을 시작하려는 유혹은 너무 흔합니다. 그러나 전체 노력에 대한 강력한 기반을 제공하는 것을 소홀히 함으로써 그렇게 하는 것은 우리의 가장 큰 의도를 무효화합니다. 반대로 지침에 따르면 일반적으로 해결하려는 문제에 더 가까워집니다.

수명 주기의 요점을 살펴보겠습니다.

1. 비즈니스 지식

전체 주기의 초점은 회사의 목표입니다. 특정 문제가 해결되면 무엇을 수정하시겠습니까? 조사의 궁극적인 목표를 설정하기 때문에 기업 대상을 파악하는 것이 필수적입니다. 우리는 긍정적인 의견을 가질 때까지 회사 목표와 일치하는 평가의 특정 대상을 선택할 수 없습니다. 고객이 상품 가격 예측, 저축 손실 감소 등을 원하는지 여부를 이해해야 합니다.

2. 데이터 전문성

액세스할 수 있는 모든 데이터의 목록입니다. 그들은 현재 액세스할 수 있는 정보, 이 관리 문제에 구현해야 하는 사실 및 기타 관련 정보에 익숙하기 때문에 이 상황에서 조직의 그룹과 긴밀히 협력해야 합니다. 구조, 관련성 및 레코드 유형과 함께 데이터가 이 단계에서 설명됩니다. 그래프를 사용하여 데이터를 검토해야 합니다. 단순히 데이터를 검색하고 정보에 대해 가능한 모든 지식을 얻는 것과 관련됩니다.

3. 데이터 준비

다음 단계는 데이터 준비입니다. 여기에는 적절한 정보 선택, 대규모 데이터 집합을 융합하여 통합, 정리, 속성 데이터를 분리하거나 속성화하여 처리, 부정확한 데이터를 난독화하여 처리, 산점도를 사용하여 이상 징후를 찾아 처리, 파생하여 새로운 정보 만들기가 포함됩니다. 이전 모듈의 개별 모듈. 데이터에 대한 적절한 구조를 만들고 추가 열과 기능을 제거합니다. 존재 주기의 가장 중요한 단계는 데이터 준비로, 취침 전날 밤에 이루어집니다. 귀하의 모델은 귀하의 데이터만큼 철저합니다.

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4. 탐색적 데이터 분석

이 단계에서는 실제 모델을 만들기 전에 답과 답에 영향을 미치는 변수를 이해해야 합니다. 다양한 캐릭터 관련 기준 간의 데이터 분포를 막대 그래프를 사용하여 그래픽으로 분석합니다. 다양한 요인 간의 상관 관계는 주파수 분포와 온난화 맵을 사용하여 시각화됩니다. 단독으로 또는 다른 요소와 함께 각 기능을 식별하면 다양한 데이터 시각화 접근 방식이 많이 사용됩니다.

5. 데이터 분석

데이터 모델링은 데이터 분석의 맥동하는 중심입니다. 정렬된 데이터는 의도한 결과를 출력하는 모델에 입력됩니다. 문제가 범주화, 회귀 또는 클러스터링 중 하나인지 여부에 따라 이 단계에서는 올바른 모델 유형을 선택해야 합니다. 우리가 선택한 모델 가구를 구성하는 다양한 알고리즘 기술 중에서 이를 시행하고 구현하는 방법을 신중하게 선택해야 합니다. 원하는 성능을 달성하려면 각 모델의 가중치와 편향을 수정해야 합니다. 또한 성능과 일반화 가능성이 적절하게 일치하는지 확인해야 합니다. 모델은 더 이상 데이터를 평가하지 않고 최신 데이터에서 제대로 수행되지 않아야 합니다.

6. 모델 평가

이 분석은 모델이 배포 준비가 되었는지 확인합니다. 신중하게 선택한 일련의 평가 측정을 사용하여 모델을 평가하고 가상 데이터를 사용하여 테스트합니다. 또한 모델이 현실을 정확하게 묘사하는지 확인해야 합니다. 필요한 수준의 메트릭을 얻으려면 평가가 고품질 결과를 생성하지 않는 경우 모델링 절차를 다시 수행해야 합니다. 사람과 마찬가지로 기계 학습을 위한 각 데이터 과학 접근 방식 또는 알고리즘은 진화하고, 신선한 정보로 더 나아지고, 새로운 평가 표준에 적응해야 합니다. 특정 사건에 대해 여러 모델을 개발할 수 있지만 그 중 많은 모델이 잘못되었을 수 있습니다.

7. 버전 배포

포괄적인 분석 후 프로토타입은 선택한 구조와 채널에서 완전히 구현됩니다. 언급된 데이터 과학 서비스 조건의 각 단계를 진지하게 생각하는 것이 중요합니다. 한 단계가 부적절하게 수행되면 다음 단계에 영향을 미치기 때문에 전체 계획이 낭비됩니다. 예를 들어 데이터를 잘못 생성하면 정보가 손실되고 이상적인 모델을 구축할 수 없게 됩니다. 데이터가 올바르게 정리되지 않으면 분류기가 작동을 멈춥니다. 모델이 철저하게 평가되지 않으면 실제 세계에서 작동하지 않습니다.