數據科學的生命週期

一個名為數據科學的新​​興研究主題有多個方面，包括對大量數據的研究和分析，以及它的分支幾乎涉及每個研究領域的事實。 想在數據科學領域獲得專業知識？ 報名參加我們的數據科學認證課程。

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我們處理的是精心組織的多個層次的數據，而不是精簡的數據。 統計學、算術和計算機語言是構建數據科學的三個基本構件。

兄弟會的每個組成部分——商業、衛生部門、科學、日常生活、營銷、研究——都需要數據來推動運動。 我們的生活已經完全被信息技術和計算機科學所接管，它們正在以如此快的速度和如此多的不同方向發展，以至於幾年前應用的操作方法策略現在已不再適用。

這同樣適用於準確的困難和問題。 由於它們的複雜性增加，過去對某個主題、疾病或缺點的問題和擔憂現在可能不適用。

因此，為了應對當今和未來的困難並找到未解決問題的答案，任何科學、研究或組織領域都需要最新的操作技術和系統集合。

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你所說的數據科學是什麼意思？

為了應對分析上具有挑戰性的問題，數據科學涉及技術、算法開發和數據推理的融合。

數據是基礎。 有大量未處理的數據進入並保存在公司數據倉庫中。 我們可以使用它來組合高級功能。 數據科學本質上是關於尋找創新方法來使用這些數據來產生經濟利益。

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誰是數據科學家？ 他是做什麼的？

如果你詢問 20 位不同的數據科學家，你可能會得到 20 個不同的答案。 這是因為數據科學家的職能和職責可能會因行業、經驗和他們工作的組織結構等一系列因素而有很大差異。

不過，所有數據科學職位都有一些特點。 此外，如果您準備以數據科學家的身份參加工作面試，您應該了解所有數據科學家共有的特徵。

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數據科學的生命週期

自該短語於 90 年代首次使用以來，數據科學取得了顯著進步。 專家在解決數據科學主題時遵循預定的結構。 數據科學中的項目執行實際上已經成為一種算法。

放棄方法並開始解決問題的誘惑太普遍了。 然而，如果忽視為整個努力提供堅實的基礎，這樣做會使我們最大的意圖無效。 相反，根據說明通常會使我們更接近我們要解決的問題。

讓我們進入生命週期的要點。

1.業務知識

完整週期的焦點是公司的目標。 解決特定問題後，您會修復什麼？ 了解公司目標至關重要，因為它將確定調查的最終目標。 除非我們對某項評估給予肯定意見，否則我們不能選擇符合公司目標的特定評估目標。 您必須了解客戶是否希望預測商品價格，減少儲蓄損失等。

2. 數據專長

這是可訪問的每條數據的列表。 因為他們熟悉現在可以獲得的信息、需要針對此管理問題實施的事實以及其他相關信息，所以在這種情況下你必須與組織的團隊密切合作。 在此階段描述數據及其結構、相關性和記錄類型。 應該使用圖表來檢查數據。 它只涉及搜索數據並獲取有關信息的任何知識。

3.數據準備

下一階段是數據準備。 這涉及選擇適當的信息，通過融合大型數據集來整合信息，清理信息，通過分離或歸因處理屬性數據，通過混淆處理不准確的數據，使用散點圖查找異常並處理它們，以及通過派生來製作新信息來自舊模塊的各個模塊。 為數據創建適當的結構並刪除任何額外的列和功能。 存在周期中最重要的階段是數據準備，發生在睡覺前的晚上。 您的模型與數據一樣全面。

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4. 分析探索性數據

這個階段需要在創建真實模型之前理解答案和影響它的變量。 使用條形圖以圖形方式分析各種字符相關標準中的數據分佈。 使用頻率分佈和變暖圖可視化各種因素之間的相關性。 每個特徵的識別，無論是單獨識別還是與其他因素結合，都需要大量使用各種數據可視化方法。

5. 分析數據

數據建模是數據分析的脈動中心。 排序後的數據被輸入到一個模型中，該模型輸出預期的結果。 根據問題是屬於分類、回歸還是聚類，此階段需要選擇正確的模型類型。 在構成我們選擇的模型家庭的不同算法技術中，我們必須謹慎選擇執行和實施它的方法。 我們必須修改每個模型的權重和偏差以達到預期的性能。 此外，我們需要確保性能和通用性得到適當匹配。 該模型不應再評估數據並且在新數據上表現不佳。

6.模型評估

此分析確定模型是否已準備好部署。 該模型使用一組精心選擇的評估措施進行評估，並使用虛擬數據進行測試。 我們還必須確保模型準確地描述了現實。 為了獲得必要的指標水平，如果評估沒有產生高質量的結果，我們必須重做建模過程。 就像人一樣，機器學習的每種數據科學方法或算法都必須進化，利用新信息變得更好，並適應新的評估標準。 我們可以為特定事件開發多個模型，但其中許多可能是錯誤的。

七、版本部署

經過綜合分析，原型完全在選定的結構和通道中實現。 認真考慮上述數據科學服務條件的每一步很重要。 如果一個階段執行不當，就會影響下一個階段，整個計劃就會付之東流。 例如，錯誤的數據創建將導致信息丟失和無法構建理想模型。 如果數據沒有被正確清理，分類器將停止運行。 如果沒有經過全面評估，該模型將無法在現實世界中使用。