データサイエンスのライフサイクル：ステップバイステップの説明[2022]

データは現在のものであり、すでに未来を創造しています。 多くのデータサイエンスの概念は、明確さの欠如のために混乱によって曇っています。 データサイエンスプロジェクトの一般的な理解は、通常、あいまいさのかすみで覆われています。 ほとんどの人は、プロセスがどのように進行するかについて具体的な理解を持っていません。

データを取得する最初のステップから分析および結果の提示まで、データサイエンスのライフサイクルは、5つの重要なステップを持つ明確な手順です。 それらすべて、およびデータサイエンスのライフサイクル全体を明確に理解するために読んでください。

データサイエンスのライフサイクル

1.データの収集

最初に行うことは、利用可能なデータソースから情報を収集することです。 MySQLなどの技術スキルは、データベースのクエリに使用されます。 RやPythonなどの特定のソースからデータサイエンスプログラムに直接データを読み込むための特別なパッケージがあります。 Oracle、PostgreSQL、MongoDBなど、さまざまな種類のデータベースがあります。 さらに別の方法は、WebAPIとクロールデータを介してデータを取得することです。 TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアサイトでは、ユーザーはWebサーバーに接続してデータにアクセスできます。

データを収集する最も一般的な方法は、ファイルから直接取得することです。 これは、Kaggleからダウンロードするか、タブ区切り値（TSV）またはカンマ区切り値（CSV）形式で保存されている既存の情報をダウンロードすることで実行できます。 これらはフラットテキストファイルであるため、それらを読み取るには特定のパーサー形式が必要です。

2.クリーニングデータ

次のステップは、データのスクラブとフィルタリングを参照して、データをクリーンアップすることです。 この手順では、データを別の形式に変換する必要があります。 情報の処理・分析に必要です。 ファイルがWebロックされている場合は、これらのファイルの行をフィルタリングする必要もあります。 さらに、データのクリーニングは、値の撤回と置換も構成します。 データセットが欠落している場合は、値以外のように見える可能性があるため、置換を適切に行う必要があります。 さらに、列は分割、マージ、および撤回されます。

3.データの探索

データを使用する前に、データを調べる必要があります。 ビジネス環境では、利用可能なデータを企業環境で実現可能なものに変換するのは、完全にデータサイエンティスト次第です。 これが、最初に行われるべきことがデータの調査である理由です。 データとその特性は検査が必要です。 これは、名義データと順序データ、数値データ、カテゴリデータなどのさまざまなデータ型で異なる処理が必要になるためです。

この後、記述統計を計算する必要があります。 これは、特徴を抽出し、重要な変数をテストできるようにするためです。 重要な変数は、主に相関関係で検査されます。 これらの変数のいくつかが相関しているとしても、それは因果関係を意味するものではありません。

機械学習では、機能が使用されます。 これは、データサイエンティストが、関連するデータを表すプロパティを選択するのに役立ちます。 これらは、「名前」、「性別」、「年齢」などの場合があります。 さらに、データの視覚化を利用して、データの重要な傾向とパターンを強調します。 データの重要性は、棒グラフや折れ線グラフなどの簡単な補助機能によって十分に理解できます。

4.モデリングデータ

データのクリーニングと調査の重要な段階の後、モデリングのフェーズが始まります。 これは、データサイエンスのライフサイクルの中で最も興味深い部分と見なされることがよくあります。 データのモデリング中に行う最初のステップは、データセットのディメンションを最小化することです。 結果の予測にすべての値と機能が必要なわけではありません。 この段階で、データサイエンティストは、モデルの予測を直接支援する重要なプロパティを選択する必要があります。

モデリングはかなりの数のタスクで構成されています。 たとえば、ロジスティック回帰によって「プライマリ」および「プロモーション」として受信したメールなど、分類によって区別するようにモデルをトレーニングできます。 線形回帰を使用して予測することもできます。 これらのセクションを裏付けるロジックを理解するためにデータをグループ化することも、達成可能な偉業です。 たとえば、Eコマースの顧客は、特定のEコマースサイトでの行動を理解できるようにグループ化されています。 これは、階層的クラスタリングまたはK-Meansの助けを借りて、およびそのようなクラスタリングアルゴリズムによって可能になります。

予測と回帰は、分類と識別、予測値、およびクラスタリンググループに使用される主な2つのデバイスです。

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5.データの解釈

データの解釈は、データサイエンスライフサイクルの最後の最も重要な分岐点です。 データとモデルの解釈は最後のフェーズです。 一般化能力は、あらゆる予測モデルの力の核心です。 モデルの説明は、曖昧で目に見えない将来のデータを一般化する能力に依存しています。

データの解釈とは、データに関する技術的な知識を持たない一般の素人へのデータの提示を意味します。 ライフサイクルの最初に提起されたビジネス上の質問は、提供された結果の形で回答されます。 これは、データサイエンスライフサイクルのプロセスを通じて発見された実用的な洞察と結びついています。

実用的な洞察は、データサイエンスが予測分析と処方分析の両方を提供する方法を示すための重要な部分です。 これにより、ポジティブな結果を再現し、ネガティブな結果を回避する方法を知ることができます。 データサイエンスを学ぶと、データサイエンスのライフサイクルを正しく理解できるようになります。

さらに、これらの調査結果は適​​切に視覚化する必要があります。 これは、元の企業の懸念が彼らを裏付けることを確認することによって行われます。 これらすべての最大の側面は、これらすべての情報を簡潔に表すことであり、実際に関係するビジネスにとって生産的です。

世界のトップ大学からデータサイエンス認定を取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムに参加して、キャリアを早めに進めましょう。

結論

要約すると、これらはデータサイエンスのすべての学生が精通している必要があるデータサイエンスライフサイクルの5つの重要なステップです。 ただし、仕事を成し遂げるのは単に基本的なデータスキルではありません。 持つべき最も重要なスキルセットの1つは、明快で実用的な物語を提供する能力です。

得られ変換されたデータの表示は、聴衆が理解できるように簡潔かつ明確でなければなりません。 ほとんどの場所でそうであるように、コミュニケーションはここで成功するための鍵です。 データサイエンスライフサイクルの中心は、既存の目標、データコンテンツ、および分析方法の間の相互作用です。

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