دورة حياة علم البيانات: شرح خطوة بخطوة [2022]

البيانات هي الحاضر ، وهي تخلق المستقبل بالفعل. العديد من مفاهيم علوم البيانات يحجبها الارتباك بسبب الافتقار إلى الوضوح. عادةً ما يتم تغطية الفهم العام لمشروعات علوم البيانات بضباب من الغموض. معظم الناس ليس لديهم فهم ملموس لكيفية تقدم العملية.

من الخطوة الأولى للحصول على البيانات للتحليل وعرض النتائج ، تعد دورة حياة علوم البيانات إجراءً محددًا يتكون من خمس خطوات مهمة. تابع القراءة للحصول على فهم واضح لكل منهم ، ودورة حياة علوم البيانات ككل.

دورة حياة علوم البيانات

1. جمع البيانات

أول شيء يجب القيام به هو جمع المعلومات من مصادر البيانات المتاحة. تُستخدم المهارات التقنية ، مثل MySQL ، للاستعلام عن قواعد البيانات. هناك حزم خاصة لقراءة البيانات من مصادر محددة ، مثل R أو Python ، مباشرة في برامج علوم البيانات. قد تجد أنواعًا عديدة من قواعد البيانات ، مثل Oracle و PostgreSQL و MongoDB. هناك بديل آخر وهو الحصول على البيانات من خلال واجهات برمجة تطبيقات الويب وبيانات الزحف. تسمح مواقع الوسائط الاجتماعية مثل Twitter و Facebook لمستخدميها بالتعامل مع البيانات من خلال الاتصال بخوادم الويب.

الطريقة الأكثر تقليدية لجمع البيانات هي مباشرة من الملفات. يمكن القيام بذلك عن طريق التنزيل من Kaggle أو المعلومات الموجودة مسبقًا المخزنة في تنسيق قيم مفصولة بعلامات جدولة (TSV) أو تنسيق قيمة مفصولة بفواصل (CSV). نظرًا لأن هذه ملفات نصية مسطحة ، يلزم تنسيق محلل معين لقراءتها.

2. تنظيف البيانات

الخطوة التالية هي تنظيف البيانات ، بالإشارة إلى تنقية البيانات وتصفيتها. يتطلب هذا الإجراء تحويل البيانات إلى تنسيق مختلف. من الضروري معالجة المعلومات وتحليلها. إذا كانت الملفات مؤمنة على الويب ، فستكون هناك حاجة أيضًا لتصفية سطور هذه الملفات. علاوة على ذلك ، فإن بيانات التنظيف تشكل أيضًا سحب واستبدال القيم. في حالة فقدان مجموعات البيانات ، يجب أن يتم الاستبدال بشكل صحيح ، حيث يمكن أن تبدو غير قيم. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تقسيم الأعمدة ودمجها وسحبها أيضًا.

3. استكشاف البيانات

يجب الآن فحص البيانات قبل أن تصبح جاهزة للاستخدام. في إعدادات الأعمال ، الأمر متروك تمامًا لعالم البيانات لتحويل البيانات المتوفرة إلى شيء ممكن في بيئة الشركة. هذا هو السبب في أن أول شيء يجب القيام به هو استكشاف البيانات. البيانات وخصائصها تتطلب الفحص. يرجع ذلك إلى حقيقة أن أنواع البيانات المختلفة ، مثل البيانات الاسمية والترتيبية والبيانات الرقمية والبيانات الفئوية تحتاج إلى معالجة مختلفة.

بعد ذلك ، يجب حساب الإحصاء الوصفي. إنه بحيث يمكن استخراج الميزات واختبار المتغيرات المهمة. يتم فحص المتغيرات المهمة في الغالب من خلال الارتباط. لا يعني ذلك السببية حتى لو كانت بعض هذه المتغيرات مترابطة.

في التعلم الآلي ، يتم استخدام الميزة. يساعد هذا علماء البيانات في انتقاء الخصائص التي تمثل البيانات المعنية. قد تكون هذه أشياء مثل "الاسم" و "الجنس" و "العمر". علاوة على ذلك ، يتم استخدام تصور البيانات لتسليط الضوء على الاتجاهات والأنماط الهامة في البيانات. يمكن فهم أهمية البيانات بشكل كافٍ من خلال وسائل مساعدة بسيطة مثل المخططات الشريطية والخطية.

4. نمذجة البيانات

بعد المراحل الأساسية لتنظيف البيانات واستكشافها ، تأتي مرحلة النمذجة. غالبًا ما يعتبر الجزء الأكثر إثارة للاهتمام من دورة حياة علوم البيانات. الخطوة الأولى التي يجب اتخاذها أثناء نمذجة البيانات هي تقليل أبعاد مجموعة البيانات. كل قيمة وميزة ليست ضرورية للتنبؤ بالنتائج. في هذه المرحلة ، يحتاج عالم البيانات إلى اختيار الخصائص الأساسية التي ستساعد بشكل مباشر في التنبؤ بالنموذج.

تتكون النمذجة من عدد قليل من المهام. على سبيل المثال ، يمكن تدريب النماذج للتمييز عبر التصنيف ، مثل رسائل البريد المستلمة على أنها "أساسية" و "ترويج" من خلال الانحدار اللوجستي. يمكن التنبؤ أيضًا من خلال استخدام الانحدار الخطي. يعد تجميع البيانات لفهم المنطق الذي يدعم هذه الأقسام إنجازًا يمكن تحقيقه أيضًا. على سبيل المثال ، يتم تجميع عملاء التجارة الإلكترونية بحيث يمكن فهم سلوكهم على موقع تجارة إلكترونية معين. أصبح هذا ممكنًا من خلال التجميع الهرمي أو بمساعدة K-Means ، وخوارزميات التجميع هذه.

التنبؤ والانحدار هما الجهازان الرئيسيان المستخدمان في التصنيف والتعريف والتنبؤ بالقيم ومجموعات المجموعات.

قراءة: راتب عالم البيانات في الهند

5. تفسير البيانات

تفسير البيانات هو المرحلة الأخيرة والأكثر أهمية في دورة حياة علوم البيانات . تفسير البيانات والنماذج هو المرحلة الأخيرة. القدرة على التعميم هي جوهر قوة أي نموذج تنبؤي. يعتمد تفسير النموذج على قدرته على تعميم البيانات المستقبلية الغامضة وغير المرئية.

يعني تفسير البيانات تقديم البيانات إلى الشخص العادي العادي ، وهو شخص ليس لديه معرفة فنية بالبيانات. يتم الرد على أسئلة العمل المطروحة في بداية دورة الحياة في شكل نتائج تم تسليمها. يقترن جنبًا إلى جنب مع الرؤى القابلة للتنفيذ التي تم اكتشافها من خلال عملية دورة حياة علوم البيانات.

تُعد البصيرة القابلة للتنفيذ جزءًا مهمًا من إظهار كيف يمكن لعلم البيانات تقديم كل من التحليلات التنبؤية وحتى التحليلات الوصفية. هذا يسمح للشخص بمعرفة كيفية تكرار نتيجة إيجابية وتجنب النتيجة السلبية. إذا تعلمت علم البيانات ، فستتمكن من فهم دورة حياة علوم البيانات بشكل صحيح.

علاوة على ذلك ، يجب تصور هذه النتائج بشكل مناسب. يتم ذلك عن طريق التأكد من أن مخاوف الشركة الأصلية تدعمها. أكبر جانب من كل هذا هو تقديم كل هذه المعلومات بإيجاز ، بحيث تكون في الواقع منتجة للأعمال التجارية المعنية.

احصل على شهادة علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. انضم إلى برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

خاتمة

للتلخيص ، هذه هي الخطوات الخمس الأساسية لدورة حياة علوم البيانات التي يجب أن يكون كل طالب في علوم البيانات على دراية بها. ومع ذلك ، ليست فقط مهارات البيانات الأساسية هي التي تنجز المهمة. واحدة من أهم مجموعات المهارات التي يجب امتلاكها هي القدرة على تقديم سرد واضح وقابل للتنفيذ.

يجب أن يكون عرض البيانات التي تم الحصول عليها وتحويلها موجزا وواضحا بما يكفي لفهم الجمهور. التواصل هو مفتاح النجاح هنا ، كما هو الحال في معظم الأماكن. جوهر دورة حياة علوم البيانات هو التفاعل بين الأهداف الحالية ومحتوى البيانات والطريقة التحليلية.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1- على - 1 مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.