Жизненный цикл науки о данных: все его этапы и функции

С незапамятных времен человек был аналитическим существом, окруженным рядом проблем, требующих решения. Однако общество развилось и выросло, чтобы иметь возможность разрабатывать различные методы решения проблем.

Конечно, в данный момент мы не можем сравнивать проблемы других времен с текущими проблемами. Но, неоспоримым фактом является то, что не имеет значения время, они всегда есть проблемы. По этой причине необходимо найти лучшую модель для их эффективного решения.

К счастью для всех нас, три десятилетия назад родилась наука о данных, чтобы попытаться действовать как модель, способная решать проблемы в любой области. Несмотря на то, что наука о данных была создана в то время, именно в 70-х годах этот термин начал использоваться.

Проходили годы до 2001 года, когда наука о данных смогла утвердиться как настоящая и независимая наука. Несмотря на то, что с момента создания науки о данных прошло около двадцати лет, в настоящее время большая часть населения ничего не знает о науке о данных и ее жизненном цикле.

По этой причине мы хотим рассказать вам немного больше о жизненном цикле науки о данных и обо всех этапах, которые делают его одним из лучших методов решения проблем. Таким образом, вы сможете применять науку о данных в различных областях, в которых вам нужно решить проблему.

Каков жизненный цикл науки о данных?

Прежде чем начать говорить об этапах науки о данных, мы должны знать, что такое наука о данных. Как следует из названия, это наука, которая основывает свои исследования на данных. Эта наука способна взять огромное количество данных и проанализировать их, чтобы получить заключение.

В некотором смысле наука о данных представляет собой смесь различных наук, включая математику, статистику и информатику. При работе в связке с этими тремя науками наука о данных может вспомнить группу данных, систематизировать их, проанализировать и найти решение найденных проблем.

С самого начала процесса, связанного с запоминанием данных, эта наука пытается использовать все новейшие технологии. Это означает использование таких платформ, как социальные сети, электронные устройства, веб-сайты, лиды и другие. Безусловно, с развитием новых технологий и платформ запоминать данные стало проще.

Но сбор данных — это всего лишь простая часть всего процесса цикла науки о данных. Необходимо знать все этапы и детали каждого из них, чтобы уметь применять жизненный цикл науки о данных в нужной нам области.

Подробнее - Что такое наука о данных? Полное руководство

Важность цикла науки о данных.

Обычно большая часть общества думает или путает науку о данных с большими данными. В конце концов, оба процесса включают в себя сбор и организацию данных. Однако наука о данных выходит за рамки, потому что она не только пытается решить проблемы, связанные с хранением и обработкой данных.

Наука о данных может решить проблему, но более того, она обрабатывает все данные, чтобы придать им важную ценность. Мы не можем забывать, что данные — это больше, чем просто цифры. Собранными данными могут быть просмотры на Facebook, комментарии на другой платформе или даже отзывы клиентов компании.

По этой причине недостаточно собрать информацию и найти проблему. Необходимо придать особое значение этой проблеме, чтобы найти правильное решение. Кроме того, раствор должен действовать во времени, а не только в течение нескольких дней.

Чтобы сделать это возможным, наука о данных разрабатывает инструменты для решения проблемы с помощью различных систем, таких как нейронные сети, подобные нейронной системе человека. Кроме того, он также работает с искусственным интеллектом. В общих чертах он использует все инструменты, необходимые для решения проблем на основе данных.

Этапы жизненного цикла науки о данных.

Мы уже рассказали вам некоторые основные вещи и понятия о науке о данных, но мы еще не говорим вам о различных этапах, которые ей соответствуют. Этапы науки о данных являются предметом споров для различных групп научного сообщества.

Вот почему некоторые люди говорят, что это более десяти шагов, в то время как есть другая группа, которая говорит, что пяти шагов достаточно. Исходя из дебатов и мнений, мы пришли к выводу, что для объяснения сложного процесса, такого как наука о данных, необходимо попытаться упростить его.

По этой причине мы хотим объяснить вам науку о данных жизненный цикл через пять стадий. Эти этапы достаточно длительны, чтобы понять весь цикл и иметь возможность использовать его для решения любой проблемы, которая у нас есть. Это поможет вам лучше организовать ваши данные и дать им смысл использовать их для вашей скважины.

Этап 1: Определение проблемы.

Первым этапом жизненного цикла науки о данных является определение проблемы, которая будет определять ритм цикла. Прежде чем думать о решении, мы должны найти источник проблемы.

В начале этого этапа наиболее важными являются ответы на один вопрос: почему вы хотите начать процесс с наукой о данных. В большинстве случаев причина заключается в том, чтобы увеличить прибыль бизнеса или найти причину, по которой что-то не работает.

Основным ключом к определению проблемы является лидерство, потому что всем представителям вашего времени нужен проводник или способ следовать. Это поможет вам работать эффективно и быстрее решить любую проблему.

В первый раз вы должны подтвердить правильную команду, которая поможет вам решить проблему. Эта команда должна состоять из профессионалов, которые должны обладать навыками, которые придают особую ценность вашей команде. Затем поговорите о проблеме со своей командой и о том, почему для бизнеса так важно ее решить.

Кроме того, ваша команда поможет вам определить, насколько велика ваша проблема или даже есть ли другие проблемы, связанные с основной проблемой. Первый этап жизненного цикла науки о данных может звучать как клише, но этот этап необходим для обеспечения успеха цикла.

Этап 2: исследование и очистка данных.

На этом втором этапе начинает работать наука о данных, потому что она лежит в основе этой науки. Без данных мы не смогли бы найти ни проблемы, ни решения. По этой причине исследование данных является очень важной частью жизненного цикла науки о данных.

Тем не менее, вы, вероятно, задаетесь вопросом, как вы можете вспомнить все данные или где их можно найти. И вы, и ваша команда должны определить, относятся ли данные, которые вы ищете, к внутренней деятельности компании, например, статистика продаж, чтобы получить к ним доступ.

Кроме того, существует вероятность того, что вам придется начать вспоминать данные. В этом случае важно исследовать, легко ли происходит процесс припоминания или в этом процессе есть трудности.

Кроме того, вы также можете увидеть, доступны ли на рынке данные, которые вам нужны или нужны. Если он доступен, вы должны определить, можете ли вы его купить и стоит ли его стоимость информации.

После того, как вы уже собрали информацию, вы можете начать работать со своей командой над ее обработкой. Первое, что ваша команда должна сделать с данными, — это оценить их качество. Мы не можем забывать, что не все данные являются хорошими данными. По этой причине необходимо определить, будут ли собранные или купленные вами данные работать для решения вашей проблемы.

После того, как мы определили, что данные хорошего качества, нам нужно очистить данные, чтобы избежать неправильных выводов. В некотором смысле это похоже на очистку кеша наших мобильных телефонов или ноутбуков. Нам нужно исключить те данные, которые могут создать шум и изменить результаты нашего процесса.

Наконец, необходимо обработать данные; это означает объединение различных групп данных, создание графиков для лучшей визуализации данных и составление предварительного отчета с первыми выводами. Этот предварительный отчет поможет вам внести необходимые изменения и увидеть, как проходит ваш жизненный цикл науки о данных.

Этап 3: минимально жизнеспособная модель.

На данный момент мы находимся на третьем этапе — создании минимальной жизнеспособной модели. Минимальное слово может немного сбить с толку, но не беспокойтесь, потому что в этом случае меньше значит больше.

Жизненный цикл науки о данных предлагает минимально жизнеспособную модель, потому что нет смысла тратить время, деньги и усилия на тест, который вы не знаете, сработает он или нет. По этой причине мы говорим о минимальной модели, которая должна быть похожа на минималистическую версию решения, которое вы хотите реализовать.

Однако, несмотря на то, что рекомендация является минимальной моделью, это не означает, что не имеет значения, работает она или нет. Идея разрабатывает модель достаточно долго, чтобы сделать ее жизнеспособной. В конце концов, мы ищем решения наших проблем, и они должны быть функциональными и постоянными вне времени.

Конечно, как и любой другой эксперимент, который может провести любая наука, модель нуждается в достоверности. Валидность позволит нам измерить тест и дать нам истинные результаты. Вот почему мы должны быть очень осторожны при разработке минимальной жизнеспособной модели, потому что мы должны уменьшить внешние переменные.

Сокращение этих переменных важно, потому что они могут изменить курс нашей модели и дать нам ложные срабатывания. Однако, если мы сможем контролировать и тщательно контролировать этот этап, успех будет неизбежен.

Этап 4: развертывание и усовершенствования.

Шаг за шагом, теперь мы находимся на четырех этапах, которые основаны на развертывании и улучшениях. У нас уже есть модель; в данный момент, но он создан не только для того, чтобы его видели на бумаге. Цель цикла развертывает модель, чтобы увидеть, как она работает.

Развертывание даст нам четкое представление о природе и функционировании нашей модели. Когда мы начинаем развертывать модель, мы видим много ошибок или сбоев. Но, все не может быть совсем плохо. В этом процессе мы также собираемся стать частью успеха нашей модели и использовать их как мотивацию, чтобы стать лучше.

Таким образом, все результаты, полученные при развертывании, позволят нам подумать о надлежащих улучшениях. Ведь главная цель — создать модель лучше, чем тот старт, который мог бы стать финалом.

Кроме того, возможно, этот этап можно повторять несколько раз, потому что, если мы вносим улучшения, снова тестируем модель и потребуются дополнительные изменения, это нужно доказывать столько раз, сколько необходимо.

Этап 5: операции по науке о данных.

На заключительном этапе нам объясняют различные операции, которые наука о данных использует для отслеживания процесса, данных, моделей и всех элементов, связанных с наукой о данных.

Таким образом, операции по науке о данных состоят из трех процессов:

1. Управление данными и моделями.
2. Продолжайте управлять частями, вовлеченными в жизненный цикл науки о данных.
3. Управление программным обеспечением.

Весь пятый шаг зависит от эффективности этих трех процессов, которые просто ищут надлежащий контроль над экспериментом. Мы не можем забывать, что контроль является неотъемлемой частью цикла, потому что он позволит нам вносить коррективы в нужное время.

Кроме того, вы можете заметить, что постоянная ревизия касается не только моделей, но и данных. В конце концов, единственное, что имеет значение, это то, как мы реализуем цикл и как мы получаем то, что хотим, наилучшим образом.

Подробнее - Темы науки о данных, которые вам нужно знать