Cykl życia nauki o danych: wszystkie jego etapy i funkcje

Od zarania dziejów człowiek był istotą analityczną, otoczoną kilkoma problemami do rozwiązania. Jednak społeczeństwo ewoluowało i urosło, aby móc opracować różne metody rozwiązywania problemów.

Z pewnością w tej chwili nie możemy porównywać problemów z innych czasów z problemami obecnymi. Ale niezaprzeczalnym faktem jest to, że nie ma znaczenia czas, zawsze są problemy. Z tego powodu konieczne jest znalezienie najlepszego modelu, aby sprawnie je rozwiązać.

Na szczęście dla nas wszystkich, trzy dekady temu narodziła się nauka o danych, aby spróbować działać jak model zdolny do rozwiązywania problemów w dowolnej dziedzinie. Pomimo tego, że w tym czasie powstała data science, termin ten zaczął być używany w latach 70-tych.

Lata mijały, aż do 2001 roku, kiedy nauka o danych mogła stać się prawdziwą i niezależną nauką. Mimo że minęło około dwudziestu lat od powstania nauki o danych, obecnie duża część populacji nie spotyka się z niczym na temat nauki o danych i jej cyklu życia.

Z tego powodu chcemy opowiedzieć nieco więcej o cyklu życia nauki o danych i wszystkich etapach, które sprawiają, że jest to jedna z najlepszych metod rozwiązywania problemów. W ten sposób będziesz mógł wdrożyć naukę o danych w różnych dziedzinach, w których musisz rozwiązać problem.

Jaki jest cykl życia nauki o danych?

Zanim zaczniemy mówić o etapach nauki o danych, musimy wiedzieć, czym jest nauka o danych. Jak sama nazwa wskazuje, jest to nauka, która opiera swoje badania na danych. Ta nauka jest w stanie zebrać ogromną ilość danych i przeanalizować je, aby wyciągnąć wnioski.

W pewnym sensie nauka o danych jest mieszanką różnych nauk, która obejmuje matematykę, statystykę i informatykę. Dzięki pracy w połączeniu z tymi trzema naukami, nauka o danych może zapamiętać grupę danych, uporządkować je, przeanalizować i znaleźć rozwiązanie znalezionych problemów.

Od początku procesu, który obejmuje zbieranie danych, nauka ta stara się wykorzystywać całą zaktualizowaną technologię. Oznacza to korzystanie z platform takich jak media społecznościowe, urządzenia elektroniczne, strony internetowe, leady i inne. Z pewnością wraz z rozwojem nowych technologii i platform zapamiętywanie danych stało się łatwiejsze.

Ale zapamiętywanie danych to tylko prosta część całego procesu cyklu nauki o danych. Konieczna jest znajomość wszystkich etapów i szczegółów każdego z nich, aby móc zastosować cykl życia nauki o danych w potrzebnej nam dziedzinie.

Czytaj więcej - Co to jest nauka o danych? Kompletny przewodnik

Znaczenie cyklu nauki o danych.

Zwykle duża część społeczeństwa myśli lub myli naukę o danych z dużymi danymi. W końcu oba procesy obejmują gromadzenie i organizację danych. Jednak nauka o danych wykracza poza to, ponieważ nie tylko próbuje rozwiązywać problemy związane z przechowywaniem i obsługą danych.

Nauka o danych może rozwiązać problem, ale co więcej, przetwarza wszystkie dane, aby nadać mu ważną wartość. Nie możemy zapominać, że dane to coś więcej niż liczby. Zbieranymi danymi mogą być wyświetlenia na Facebooku, komentarze na innej platformie, a nawet recenzje klientów firmy.

Z tego powodu nie wystarczy zebrać informacje i znaleźć problem. Konieczne jest nadanie szczególnej wartości temu problemowi, aby znaleźć właściwe rozwiązanie. Poza tym rozwiązanie musi przetrwać w czasie, a nie tylko przez kilka dni.

Aby było to możliwe, nauka o danych opracowuje narzędzia do rozwiązywania problemu za pomocą różnych systemów, takich jak sieci neuronowe podobne do ludzkiego układu neuronowego. Poza tym współpracuje również ze sztuczną inteligencją. Ogólnie rzecz biorąc, wykorzystuje wszystkie narzędzia, które są niezbędne do rozwiązania problemów z danych.

Etapy cyklu życia nauki o danych.

Omówiliśmy już kilka podstawowych rzeczy i koncepcji dotyczących nauki o danych, ale nie mówimy jeszcze o różnych etapach, które są z nią zgodne. Etapy nauki o danych są punktem debaty dla różnych grup społeczności naukowej.

Dlatego niektórzy ludzie mówią, że jest więcej niż dziesięć kroków, podczas gdy inna grupa twierdzi, że wystarczy pięć kroków. Na podstawie debat i opinii uważamy, że aby wyjaśnić złożony proces, taki jak data science, należy spróbować uprościć sprawę.

Z tego powodu chcemy wyjaśnić Ci naukę o danych cykl życia przez pięć etapów. Te etapy są wystarczająco długie, aby zrozumieć cały cykl i móc go wykorzystać do rozwiązania każdego problemu, który mamy. Pomoże Ci lepiej uporządkować dane i nada im sens, aby wykorzystać je dla swojej studni.

Etap 1: Definicja problemu.

Pierwszym etapem cyklu życia nauki o danych jest zdefiniowanie problemu, który będzie wyznaczał rytm cyklu. Jeszcze przed wymyśleniem rozwiązania, musimy znaleźć źródło problemu.

Na początku tego etapu najważniejsze są odpowiedzi na jedno pytanie: dlaczego chcesz rozpocząć proces od data science. W większości przypadków powodem jest zwiększenie zarobków firmy lub znalezienie przyczyny, dla której coś nie działa.

Głównym kluczem do zdefiniowania problemu jest przywództwo, ponieważ wszyscy członkowie twojego czasu potrzebują przewodnika lub drogi do naśladowania. Pomoże Ci pracować wydajniej i szybciej rozwiązać każdy problem.

Pierwszy raz, co powinieneś zrobić, to potwierdzić odpowiedni zespół, który pomoże Ci rozwiązać problem. Ten zespół musi składać się z profesjonalistów, którzy potrzebują umiejętności, które dodają szczególnej wartości Twojemu zespołowi. Następnie porozmawiaj o problemie ze swoim zespołem i dlaczego tak ważne jest dla firmy jego rozwiązanie.

Poza tym twój zespół pomoże ci określić, jak duży jest twój problem, a nawet czy są inne problemy związane z głównym problemem. Pierwszy etap cyklu życia nauki o danych może brzmieć trochę jak banał, ale ten etap jest niezbędny, aby zagwarantować powodzenie cyklu.

Etap 2: badanie i czyszczenie danych.

Na tym drugim etapie nauka o danych zaczyna działać, ponieważ jest podstawą tej nauki. Bez danych nie moglibyśmy znaleźć problemów ani rozwiązania. Z tego powodu badanie danych jest bardzo ważną częścią cyklu życia nauki o danych.

Jednak prawdopodobnie zastanawiasz się, jak zebrać wszystkie dane lub gdzie je znaleźć. Zarówno Ty, jak i Twój zespół musicie ustalić, czy dane, których szukasz, dotyczą wewnętrznej wydajności firmy, takich jak statystyki sprzedaży, aby uzyskać do nich dostęp.

Istnieje również możliwość, że musisz zacząć przypominać sobie dane. W tym przypadku ważne jest zbadanie, czy proces przypominania jest łatwy, czy też występują w nim trudności.

Poza tym możesz również sprawdzić, czy dane, których potrzebujesz lub potrzebujesz, są dostępne na rynku. Jeśli jest dostępny, musisz ustalić, czy możesz go kupić i czy jego koszt jest wart informacji.

Po zebraniu informacji możesz rozpocząć współpracę ze swoim zespołem w celu ich przetworzenia. Pierwszą rzeczą, którą Twój zespół musi zrobić z danymi, jest określenie ich jakości. Nie możemy zapomnieć, że wszystkie dane nie są dobrymi danymi. Z tego powodu niezbędne jest ustalenie, czy dane, które zebrałeś lub kupiłeś, rozwiążą Twój problem.

Po ustaleniu, że dane są dobrej jakości, musimy je wyczyścić, aby uniknąć błędnych wniosków. W pewnym sensie jest to jak czyszczenie pamięci podręcznej naszych telefonów komórkowych lub laptopów. Musimy wyeliminować te dane, które mogą powodować szum i zmieniać wyniki naszego procesu.

Wreszcie, niezbędne jest przetwarzanie danych; oznacza to łączenie różnych grup danych, tworzenie grafik w celu lepszej wizualizacji danych i sporządzanie wstępnego raportu z pierwszymi ustaleniami. Ten wstępny raport pomoże Ci wprowadzić odpowiednie modyfikacje i zobaczyć, jak przebiega cykl życia nauki o danych.

Etap 3: minimalnie opłacalny model.

W tym momencie jesteśmy na trzecim etapie, czyli tworzeniu minimalnego realnego modelu. Minimalne słowo może trochę pomylić, ale nie martw się, ponieważ w tym przypadku mniej znaczy więcej.

Cykl życia nauki o danych proponuje minimalny realny model, ponieważ nie ma sensu poświęcać czasu, pieniędzy i wysiłków na test, o którym nie wiadomo, czy zadziała, czy nie. Z tego powodu mówimy o modelu minimalnym, który musi być jak minimalistyczna wersja rozwiązania, które chcesz wdrożyć.

Jednak pomimo rekomendacji jest to model minimalny, nie oznacza to, że nie ma znaczenia, czy działa, czy nie. Pomysł rozwija się wystarczająco długo, model, aby był opłacalny. W końcu szukamy rozwiązań naszych problemów, a one muszą być funkcjonalne i trwałe poza czasem.

Z pewnością, jak każdy inny eksperyment, który może przeprowadzić każda nauka, model wymaga poprawności. Trafność pozwoli nam zmierzyć test i dać nam prawdziwe wyniki. Dlatego musimy być bardzo ostrożni, aby zaprojektować minimalnie opłacalny model, ponieważ powinniśmy zredukować zmienne zewnętrzne.

Zmniejszenie tych zmiennych jest ważne, ponieważ mogą one zmienić przebieg naszego modelu i dać nam fałszywe alarmy. Jeśli jednak będziemy w stanie kontrolować i uważnie ten etap, sukces będzie nieuchronny.

Etap 4: wdrożenie i ulepszenia.

Krok po kroku przechodzimy teraz do czterech etapów, które opierają się na wdrożeniu i ulepszeniach. Mamy już model; w tej chwili, ale nie jest stworzony tylko po to, by zobaczyć go na papierze. Celem cyklu jest wdrożenie modelu, aby zobaczyć, jak to działa.

Wdrożenie da nam jasną wizję charakteru i funkcjonowania naszego modelu. Kiedy zaczynamy wdrażać model, możemy zauważyć wiele błędów lub niepowodzeń. Ale wszystko nie może być całkowicie złe. W tym procesie zamierzamy również stać się częściami sukcesu naszego modelu i wykorzystywać je jako motywacje do bycia lepszymi.

W ten sposób wszystkie wyniki uzyskane podczas wdrożenia pozwolą nam pomyśleć o odpowiednich ulepszeniach. W końcu głównym celem jest stworzenie modelu lepszego niż początek, który mógłby być finałem.

Poza tym, może ten etap można powtórzyć więcej niż raz, bo jeśli robimy ulepszenia, ponownie testujemy model i potrzebujemy więcej zmian, to trzeba to udowodnić tyle razy, ile trzeba.

Etap 5: operacje nauki o danych.

Ostatnim etapem jest wyjaśnienie nam różnych operacji, które wykorzystuje nauka o danych do śledzenia procesu, danych, modeli i wszystkich elementów zaangażowanych w naukę o danych.

W ten sposób operacje związane z nauką danych składają się z trzech procesów:

1. Zarządzanie danymi i modelami.
2. Dalsze zarządzanie częściami zaangażowanymi w cykl życia nauki o danych.
3. Zarządzanie oprogramowaniem.

Cały krok piąty zależy od wykonania tych trzech procesów, które po prostu szukają właściwej kontroli eksperymentu. Nie możemy zapominać, że kontrola jest istotną częścią cyklu, ponieważ pozwoli nam wprowadzić poprawki we właściwym czasie.

Poza tym można zauważyć, że ciągła rewizja dotyczy nie tylko modeli, ale także danych. W ostatecznym rozrachunku liczy się tylko to, jak realizujemy cykl i jak najlepiej otrzymujemy to, czego chcemy.

Czytaj więcej- Tematy Data Science, które musisz znać