Veri Biliminin Yaşam Döngüsü

Gelişmekte olan bir araştırma konusu olan veri bilimi, dallarının pratik olarak her çalışma alanına girmesi gerçeğinin yanı sıra, büyük miktarda verinin incelenmesi ve analizi dahil olmak üzere çeşitli yönlere sahiptir. Veri Bilimi alanında uzmanlaşmak ister misiniz? Veri Bilimi Sertifikasyonu kursumuza kaydolun.

İlgili Yazı: Veri Bilimi – Veri bilimi becerilerinin dinamiği

Birkaç seviyede organize edilmiş ve kolaylaştırılmış veriler olmayan ayrıntılı verilerle çalışıyoruz. İstatistik, aritmetik ve bilgisayar dilleri, veri biliminin üzerine inşa edildiği üç temel yapı taşıdır.

Hareketi ilerletmek için bir kardeşliğin her bileşeni -iş dünyası, sağlık sektörü, bilim, günlük yaşam, pazarlama, araştırma- için verilere ihtiyaç vardır. O kadar hızlı ve farklı yönlerde gelişen bilgi teknolojisi ve bilgisayar bilimi hayatımızı tamamen ele geçirdi ki, sadece birkaç yıl önce uygulanan işletim yöntemleri taktikleri artık geçerliliğini yitirdi.

Aynısı doğru zorluklar ve sorunlar için de geçerlidir. Artan karmaşıklıkları nedeniyle, belirli bir konu, hastalık veya eksiklikle ilgili geçmişten gelen sorunlar ve endişeler şimdi geçerli olmayabilir.

Bu nedenle, bugünün ve geleceğin zorluklarına ayak uydurmak ve çözülmemiş sorunlara yanıt bulmak için herhangi bir bilim, çalışma veya organizasyon alanı en son operasyonel teknikler ve sistemler koleksiyonunu gerektirir.

Ayrıca Okuyun: IRA İzin Verilen Altın Nasıl Elde Edilir ve Nereden Alınır

Veri Bilimi ile ne demek istiyorsunuz?

Analitik olarak zorlu sorunlarla yüzleşmek için veri bilimi, teknoloji, algoritma geliştirme ve veri çıkarımının bir birleşimini içerir.

Veri temeldir. Şirket veri ambarlarına gelen ve saklanan muazzam miktarda işlenmemiş veri var. Bunu kullanarak gelişmiş yetenekler oluşturabiliriz. Veri bilimi, esasen bu verileri ekonomik fayda sağlamak için kullanmak için yenilikçi yöntemler bulmakla ilgilidir.

Görsel bir açıklama için Veri Bilimi Kursu videomuza bakın.

Veri Bilimcisi Kimdir? Ve o ne yapıyor?

20 farklı veri bilimciyi sorgularsanız, o soruya 20 farklı cevap alabilirsiniz. Bunun nedeni, bir veri bilimcinin işlev ve görevlerinin endüstri, deneyim ve çalıştıkları kuruluşun yapısı gibi çeşitli unsurlara bağlı olarak büyük ölçüde değişebilmesidir.

Bununla birlikte, tüm veri bilimi pozisyonlarının birkaç özelliği vardır. Ek olarak, bir veri bilimcisi olarak bir iş görüşmesine hazırlanıyorsanız, tüm veri bilimcilerin paylaştığı özelliklerin farkında olmalısınız.

Ayrıca Okuyun: Et Nasıl Daha Sürdürülebilir Bir Şekilde Yenir?

Veri Biliminin Yaşam Döngüsü

İfade ilk kez 90'larda kullanıldığından beri, veri bilimi önemli ölçüde ilerledi. Uzmanlar, bir veri bilimi konusunu ele alırken önceden belirlenmiş bir yapıyı takip eder. Veri biliminde proje yürütme, neredeyse bir algoritma haline geldi.

Yaklaşımdan vazgeçme ve problem çözmeye başlama cazibesi çok yaygındır. Ancak, tüm çaba için güçlü bir temel sağlamayı ihmal ederek, bunu yapmak en büyük niyetlerimizi geçersiz kılar. Aksine, talimatlara göre, genellikle ele almaya çalıştığımız soruna yaklaşmamıza neden olur.

Gelelim Lifecycle'ın püf noktalarına.

1. İş Bilgisi

Tüm döngünün odak noktası şirketin hedefidir. Belirli bir sorun çözüldüğünde neyi düzeltirsiniz? Soruşturmanın nihai amacını oluşturacağı için şirket hedefini anlamak önemlidir. Olumlu bir görüşe sahip olmadan, şirket hedefi ile uyumlu bir değerlendirmenin özel hedefini seçemeyiz. Müşterinin emtia fiyatlarını tahmin etmek, tasarruf kayıplarını azaltmak, vb. isteyip istemediğini anlamalısınız.

2. Veri Uzmanlığı

Bu, erişilebilir olan her veri parçasının bir listesidir. Şu anda erişilebilir olan bilgilere, bu yönetim sorununa uygulanması gereken gerçeklere ve diğer ilgili bilgilere aşina olduklarından, bu durumda kuruluşun grubuyla yakın çalışmanız gerekir. Veriler, yapıları, alakaları ve kayıt türleri ile birlikte bu aşamada açıklanır. Verileri incelemek için grafikler kullanılmalıdır. Basitçe veriler arasında arama yapmayı ve bilgi hakkında mümkün olan her türlü bilgiyi elde etmeyi içerir.

3. Veri Hazırlama

Bir sonraki aşama veri hazırlamadır. Bu, uygun bilgiyi seçmeyi, büyük veri kümelerini birleştirerek bütünleştirmeyi, temizlemeyi, nitelik verilerini ya ayırarak ya da ilişkilendirerek işlemeyi, yanlış verileri şaşırtarak işlemeyi, saçılma grafiği ile anormallikleri aramayı ve bunları işlemeyi ve türeterek yeni bilgiler oluşturmayı içerir. eskilerden bireysel modüller. Veriler için uygun yapıyı oluşturun ve fazladan sütunları ve özellikleri kaldırın. Varoluş döngüsünün en önemli aşaması, gece yatmadan önce gerçekleşen veri hazırlama aşamasıdır. Modeliniz, verileriniz kadar eksiksizdir.

Ayrıca Okuyun: Hakkında Bilmeniz Gereken Kripto Para Türlerinin Listesi

4. Keşifsel Verileri Analiz Etme

Bu aşama, gerçek modeli oluşturmadan önce cevabı ve onu etkileyen değişkenleri anlamayı gerektirir. Verilerin karakterle ilgili çeşitli kriterler arasındaki dağılımı, çubuk grafikler kullanılarak grafiksel olarak analiz edilir. Çeşitli faktörler arasındaki korelasyonlar, frekans dağılımları ve ısınma haritaları kullanılarak görselleştirilir. Her özelliğin hem tek başına hem de diğer faktörlerle birlikte tanımlanması, çeşitli veri görselleştirme yaklaşımlarının yoğun şekilde kullanılmasını sağlar.

5. Verileri Analiz Etme

Veri modelleme, veri analizinin nabzı atan merkezidir. Sıralanan veriler, amaçlanan sonucu veren bir modele girilir. Sorunun kategorizasyon, regresyon veya kümelemeden biri olmasına bağlı olarak, bu aşama doğru model tipini seçmeyi gerektirir. Seçtiğimiz ev modelini oluşturan farklı algoritmik teknikler arasından, onu uygulayacak ve uygulayacak yöntemleri dikkatlice seçmeliyiz. İstenen performansı elde etmek için her modelin ağırlıklarını ve sapmalarını değiştirmeliyiz. Ayrıca, performans ve genellenebilirliğin uygun şekilde eşleştirildiğinden emin olmamız gerekir. Model artık verileri değerlendirmemeli ve yeni veriler üzerinde kötü performans göstermemelidir.

6. Model Değerlendirmesi

Bu analiz, modelin dağıtıma hazır olup olmadığını belirler. Model, özenle seçilmiş değerlendirme ölçütleri kullanılarak değerlendirilir ve hayali veriler kullanılarak test edilir. Ayrıca modelin gerçeği tam olarak yansıttığından emin olmalıyız. Gerekli metrik seviyesini elde etmek için, değerlendirme yüksek kaliteli bir sonuç vermezse, modelleme prosedürünü yeniden yapmalıyız. Bir kişi gibi, makine öğrenimine yönelik her veri bilimi yaklaşımı veya algoritması da gelişmeli, yeni bilgilerle daha iyi hale gelmeli ve yeni bir değerlendirme standardına uyum sağlamalıdır. Belirli bir olay için birkaç model geliştirebiliriz, ancak bunların çoğu hatalı olabilir.

7. Sürüm Dağıtımı

Kapsamlı bir analizden sonra, seçilen yapı ve kanalda prototip tamamen uygulanır. Bahsedilen veri bilimi hizmet koşullarının her adımını ciddi şekilde düşünmek önemlidir. Bir aşama yanlış yapılırsa, sonraki aşamayı etkileyeceği için tüm plan boşa gidecektir. Örneğin, yanlış veri oluşturma, bilgi kaybına ve ideal bir modelin oluşturulamamasına neden olacaktır. Veriler doğru bir şekilde temizlenmezse, sınıflandırıcı çalışmayı durduracaktır. Kapsamlı bir şekilde değerlendirilmezse, model gerçek dünyada çalışmaz.