Cycle de vie de la science des données : explication étape par étape [2022]

Les données sont le présent, et elles créent déjà l'avenir. De nombreux concepts de Data Science sont assombris par la confusion due à un manque de clarté. La compréhension générale des projets de Data Science est généralement couverte d'un voile de flou. La plupart des gens n'ont pas une compréhension concrète de la façon dont le processus progresse.

Dès la première étape de l'obtention des données jusqu'à l'analyse et la présentation des résultats, un cycle de vie de la science des données est une procédure définie qui comporte cinq étapes importantes. Poursuivez votre lecture pour bien comprendre chacun d'entre eux et le cycle de vie de la science des données dans son ensemble.

Cycle de vie de la science des données

1. Collecte de données

La première chose à faire est de recueillir des informations à partir des sources de données disponibles. Des compétences techniques, telles que MySQL, sont utilisées pour interroger les bases de données. Il existe des packages spéciaux pour lire les données de sources spécifiques, telles que R ou Python, directement dans les programmes de science des données. Vous pouvez trouver de nombreux types de bases de données, telles qu'Oracle, PostgreSQL et MongoDB. Une autre alternative consiste à obtenir des données via des API Web et des données d'exploration. Les sites de médias sociaux tels que Twitter et Facebook permettent à leurs utilisateurs d'accéder aux données en se connectant à des serveurs Web.

La manière la plus conventionnelle de collecter des données est directement à partir des fichiers. Cela peut être fait en téléchargeant depuis Kaggle ou des informations préexistantes stockées au format Tab Separated Values ​​(TSV) ou Comma Separated Value (CSV). Comme il s'agit de fichiers texte plats, un format d'analyseur spécifique est nécessaire pour les lire.

2. Données de nettoyage

L'étape suivante consiste à nettoyer les données, en se référant au nettoyage et au filtrage des données. Cette procédure nécessite la conversion des données dans un format différent. Il est nécessaire pour le traitement et l'analyse de l'information. Si les fichiers sont verrouillés sur le Web, il est également nécessaire de filtrer les lignes de ces fichiers. De plus, les données de nettoyage constituent également des valeurs de retrait et de remplacement. En cas d'ensembles de données manquants, le remplacement doit être effectué correctement, car ils pourraient ressembler à des non-valeurs. De plus, les colonnes sont également divisées, fusionnées et supprimées.

3. Explorer les données

Les données doivent maintenant être examinées avant d'être prêtes à être utilisées. Dans les environnements professionnels, il appartient entièrement au Data Scientist de transformer les données disponibles en quelque chose de réalisable dans un environnement d'entreprise. C'est pourquoi la première chose à faire est l'exploration des données. Les données et leurs caractéristiques nécessitent une inspection. Cela est dû au fait que différents types de données, tels que les données nominales et ordinales, les données numériques et les données catégorielles, nécessitent un traitement différent.

Après cela, les statistiques descriptives doivent être calculées. C'est ainsi que les caractéristiques peuvent être extraites et que des variables importantes peuvent être testées. Les variables importantes sont le plus souvent inspectées avec corrélation. Cela ne signifie pas causalité même si certaines de ces variables sont corrélées.

Dans Machine Learning, Feature est utilisé. Cela aide les Data scientists à sélectionner les propriétés qui représentent les données concernées. Il peut s'agir de 'nom', 'sexe' et 'âge'. De plus, la visualisation des données est utilisée pour mettre en évidence les tendances et les modèles importants dans les données. L'importance des données peut être correctement comprise grâce à des aides simples telles que des graphiques à barres et à courbes.

4. Modélisation des données

Après les étapes essentielles de nettoyage et d'exploration des données, vient la phase de modélisation. Il est souvent considéré comme la partie la plus intéressante d'un cycle de vie de la science des données. La première étape à suivre lors de la modélisation des données consiste à minimiser la dimension de l'ensemble de données. Chaque valeur et caractéristique n'est pas nécessaire pour la prédiction des résultats. À ce stade, le Data Scientist doit choisir les propriétés essentielles qui aideront directement la prédiction du modèle.

La modélisation comprend un certain nombre de tâches. Par exemple, les modèles peuvent être formés pour différencier via la classification, comme les e-mails reçus en tant que "Primaire" et "Promotion" via des régressions logistiques. La prévision est également possible grâce à l'utilisation de régressions linéaires. Regrouper des données pour comprendre la logique qui sous-tend ces sections est également un exploit réalisable. Par exemple, les clients du commerce électronique sont regroupés afin que leur comportement sur un site de commerce électronique particulier puisse être compris. Ceci est rendu possible avec le clustering hiérarchique ou à l'aide de K-Means, et de tels algorithmes de clustering.

La prédiction et la régression sont les deux principaux dispositifs utilisés pour la classification et l'identification, la prévision des valeurs et le regroupement des groupes.

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5. Interprétation des données

L'interprétation des données est la phase finale et la plus importante du cycle de vie d'une science des données . L'interprétation des données et des modèles est la dernière phase. La capacité de généralisation est au cœur de la puissance de tout modèle prédictif. L'explication du modèle dépend de sa capacité à généraliser des données futures qui sont vagues et invisibles.

L'interprétation des données signifie la présentation des données au profane ordinaire, quelqu'un qui n'a aucune connaissance technique des données. Les questions commerciales posées au début du cycle de vie reçoivent une réponse sous la forme de résultats livrés. Il est associé aux informations exploitables découvertes au cours du processus du cycle de vie de la science des données.

Des informations exploitables sont un élément crucial pour démontrer comment la science des données peut fournir à la fois des analyses prédictives et même des analyses prescriptives. Cela permet de savoir comment reproduire un résultat positif et éviter un résultat négatif. Si vous apprenez la science des données, vous serez en mesure de comprendre correctement le cycle de vie de la science des données.

De plus, ces résultats doivent être visualisés de manière appropriée. Cela se fait en s'assurant que les préoccupations originales de l'entreprise les soutiennent. L'aspect le plus important de tout cela est de représenter de manière concise toutes ces informations, afin qu'elles soient réellement productives pour l'entreprise concernée.

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Conclusion

Pour résumer, ce sont les cinq étapes essentielles d'un cycle de vie de la science des données que tout étudiant en science des données devrait connaître. Cependant, ce ne sont pas simplement les compétences de base en matière de données qui font le travail. L'une des compétences les plus importantes à posséder est la capacité de fournir un récit lucide et exploitable.

La présentation des données obtenues et transformées doit être succincte et suffisamment claire pour être comprise par le public. La communication est la clé du succès ici, comme dans la plupart des endroits. Le cœur du cycle de vie de la science des données est l'interaction entre les objectifs existants, le contenu des données et la méthode analytique.

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