Ciclo di vita della scienza dei dati: spiegazione passo passo [2022]

I dati sono il presente e stanno già creando il futuro. Molti concetti di Data Science sono offuscati dalla confusione a causa della mancanza di chiarezza. La comprensione generale dei progetti di Data Science è solitamente coperta da una foschia di vaghezza. La maggior parte delle persone non ha una comprensione concreta di come procede il processo.

Fin dal primo passaggio dall'ottenimento dei dati all'analisi e alla presentazione dei risultati, un ciclo di vita di Data Science è una procedura definita che ha cinque passaggi importanti. Continua a leggere per avere una chiara comprensione di tutti loro e del ciclo di vita di Data Science nel suo insieme.

Ciclo di vita della scienza dei dati

1. Raccolta di dati

La prima cosa da fare è raccogliere informazioni dalle fonti di dati disponibili. Le competenze tecniche, come MySQL, vengono utilizzate per interrogare i database. Esistono pacchetti speciali per leggere i dati da origini specifiche, come R o Python, direttamente nei programmi di scienza dei dati. Puoi trovare numerosi tipi di database, come Oracle, PostgreSQL e MongoDB. Ancora un'altra alternativa è ottenere i dati tramite le API Web e la scansione dei dati. I siti di social media come Twitter e Facebook consentono ai loro utenti di accedere ai dati collegandosi con i server web.

Il modo più convenzionale per raccogliere i dati è direttamente dai file. Può essere fatto scaricando da Kaggle o informazioni preesistenti archiviate in formato Tab Separated Values ​​(TSV) o Comma Separated Value (CSV). Poiché si tratta di file di testo flat, per leggerli è necessario un formato parser specifico.

2. Dati di pulizia

Il passaggio successivo è pulire i dati, facendo riferimento allo scrubbing e al filtraggio dei dati. Questa procedura richiede la conversione dei dati in un formato diverso. È necessario per l'elaborazione e l'analisi delle informazioni. Se i file sono bloccati sul Web, è necessario anche filtrare le righe di questi file. Inoltre, i dati di pulizia costituiscono anche valori di ritiro e sostituzione. In caso di set di dati mancanti, la sostituzione deve essere eseguita correttamente, poiché potrebbero sembrare non valori. Inoltre, le colonne vengono divise, unite e anche ritirate.

3. Esplorazione dei dati

I dati ora devono essere esaminati prima che siano pronti per l'uso. Negli ambienti aziendali, spetta completamente al Data Scientist trasformare i dati disponibili in qualcosa di fattibile in un ambiente aziendale. Ecco perché la prima cosa da fare è l'esplorazione dei dati. I dati e le sue caratteristiche richiedono un'ispezione. È dovuto al fatto che tipi di dati diversi, come dati nominali e ordinali, dati numerici e dati categoriali, richiedono una gestione diversa.

Dopodiché, devono essere calcolate le statistiche descrittive. È così che le caratteristiche possono essere estratte e le variabili importanti possono essere testate. Le variabili importanti sono per lo più esaminate con correlazione. Non significa causalità anche se alcune di queste variabili sono correlate.

In Machine Learning, viene utilizzata la funzionalità. Questo aiuta i data scientist a scegliere le proprietà che rappresentano i dati interessati. Queste possono essere cose come "nome", "sesso" ed "età". Inoltre, la visualizzazione dei dati viene utilizzata per evidenziare tendenze e modelli importanti nei dati. Il significato dei dati può essere adeguatamente compreso attraverso semplici ausili come grafici a barre e linee.

4. Dati di modellazione

Dopo le fasi essenziali di pulizia ed esplorazione dei dati, arriva la fase di modellazione. È spesso considerata la parte più interessante di un ciclo di vita di Data Science. Il primo passo da compiere durante la modellazione dei dati consiste nel ridurre al minimo la dimensione del set di dati. Ogni valore e caratteristica non è necessaria per la previsione dei risultati. In questa fase, il Data Scientist deve scegliere le proprietà essenziali che aiuteranno direttamente la previsione del modello.

La modellazione comprende alcune attività. Ad esempio, i modelli possono essere addestrati per differenziare tramite la classificazione, come le e-mail ricevute come "Primarie" e "Promozione" attraverso regressioni logistiche. La previsione è possibile anche attraverso l'uso di regressioni lineari. Anche il raggruppamento dei dati per comprendere la logica alla base di queste sezioni è un'impresa realizzabile. Ad esempio, i clienti di e-commerce sono raggruppati in modo che il loro comportamento su un particolare sito di e-commerce possa essere compreso. Ciò è reso possibile con il clustering gerarchico o con l'ausilio di K-Means e tali algoritmi di clustering.

La previsione e la regressione sono i due principali dispositivi utilizzati per la classificazione e l'identificazione, i valori di previsione e i gruppi di raggruppamento.

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5. Interpretazione dei dati

L'interpretazione dei dati è il punto finale e più importante di un ciclo di vita della scienza dei dati . L'interpretazione di dati e modelli è l'ultima fase. La capacità di generalizzazione è il punto cruciale del potere di qualsiasi modello predittivo. La spiegazione del modello dipende dalla sua capacità di generalizzare i dati futuri che sono vaghi e invisibili.

Interpretazione dei dati significa la presentazione dei dati al normale profano, qualcuno che non ha alcuna conoscenza tecnica sui dati. Le domande commerciali poste all'inizio del ciclo di vita trovano risposta sotto forma di risultati consegnati. È accoppiato con le informazioni utili scoperte attraverso il processo del ciclo di vita di Data Science.

L'analisi praticabile è una parte cruciale della dimostrazione di come la scienza dei dati può fornire sia analisi predittive che analisi prescrittive. Questo permette di sapere come replicare un risultato positivo ed evitarne uno negativo. Se impari la scienza dei dati sarai in grado di comprendere correttamente il ciclo di vita della scienza dei dati.

Inoltre, questi risultati devono essere visualizzati in modo appropriato. Questo viene fatto assicurandosi che le preoccupazioni aziendali originali li sostengano. L'aspetto più importante di tutto ciò è rappresentare in modo conciso tutte queste informazioni, in modo che siano effettivamente produttive per l'azienda interessata.

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Conclusione

Per riassumere, questi sono i cinque passaggi essenziali di un ciclo di vita di Data Science che ogni studente di Data Science dovrebbe conoscere. Tuttavia, non sono semplicemente le competenze di base sui dati a portare a termine il lavoro. Uno dei set di abilità più importanti da avere è la capacità di fornire una narrativa lucida e perseguibile.

La presentazione dei dati ottenuti e trasformati deve essere succinta e sufficientemente chiara per essere compresa dal pubblico. La comunicazione è la chiave del successo qui, come nella maggior parte dei luoghi. Il cuore del ciclo di vita di Data Science è l'interazione tra gli obiettivi esistenti, il contenuto dei dati e il metodo analitico.

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