Cykl życia nauki o danych: wyjaśnienie krok po kroku [2022]

Dane to teraźniejszość i już tworzą przyszłość. Wiele koncepcji Data Science jest zaciemnionych przez zamieszanie z powodu braku jasności. Ogólne zrozumienie projektów Data Science jest zwykle przykryte mgłą niejasności. Większość ludzi nie ma konkretnego zrozumienia, jak postępuje ten proces.

Od pierwszego etapu pozyskiwania danych do analizy i prezentacji wyników, cykl życia nauki o danych jest określoną procedurą, która składa się z pięciu ważnych etapów. Czytaj dalej, aby uzyskać jasne zrozumienie ich wszystkich oraz całego cyklu życia nauki o danych.

Cykl życia nauki o danych

1. Zbieranie danych

Pierwszą rzeczą do zrobienia jest zebranie informacji z dostępnych źródeł danych. Do przeszukiwania baz danych wykorzystywane są umiejętności techniczne, takie jak MySQL. Istnieją specjalne pakiety do odczytywania danych z określonych źródeł, takich jak R lub Python, bezpośrednio do programów do nauki danych. Możesz znaleźć wiele rodzajów baz danych, takich jak Oracle, PostgreSQL i MongoDB. Jeszcze inną alternatywą jest pozyskiwanie danych za pośrednictwem internetowych interfejsów API i przeszukiwanie danych. Serwisy społecznościowe, takie jak Twitter i Facebook, umożliwiają swoim użytkownikom dostęp do danych, łącząc się z serwerami sieciowymi.

Najbardziej konwencjonalnym sposobem zbierania danych jest pobieranie danych bezpośrednio z plików. Można to zrobić, pobierając z Kaggle lub wcześniej istniejące informacje przechowywane w formacie wartości oddzielonych tabulatorami (TSV) lub wartości oddzielonych przecinkami (CSV). Ponieważ są to płaskie pliki tekstowe, do ich odczytania potrzebny jest określony format Parser.

2. Czyszczenie danych

Następnym krokiem jest oczyszczenie danych, odnosząc się do czyszczenia i filtrowania danych. Ta procedura wymaga konwersji danych do innego formatu. Jest niezbędny do przetwarzania i analizy informacji. Jeśli pliki są zablokowane w Internecie, konieczne jest również filtrowanie wierszy tych plików. Ponadto dane czyszczące stanowią również wycofywanie i zastępowanie wartości. W przypadku brakujących zestawów danych, podmiana musi być wykonana poprawnie, ponieważ mogą one wyglądać jak wartości niebędące wartościami. Dodatkowo kolumny są również dzielone, łączone i wycofywane.

3. Eksploracja danych

Dane muszą teraz zostać zbadane, zanim będą gotowe do użycia. W środowisku biznesowym całkowicie od Data Scientist zależy przekształcenie dostępnych danych w coś, co jest wykonalne w środowisku korporacyjnym. Dlatego pierwszą rzeczą do zrobienia jest eksploracja danych. Dane i ich cechy wymagają sprawdzenia. Wynika to z faktu, że różne typy danych, takie jak dane nominalne i porządkowe, dane liczbowe i dane kategoryczne, wymagają różnej obsługi.

Następnie należy obliczyć statystyki opisowe. Jest tak, aby można było wyodrębnić cechy i przetestować ważne zmienne. Ważne zmienne są w większości sprawdzane z korelacją. Nie oznacza to związku przyczynowego, nawet jeśli niektóre z tych zmiennych są skorelowane.

W uczeniu maszynowym używana jest funkcja. Pomaga to analitykom danych wybrać właściwości, które reprezentują dane dane. Mogą to być rzeczy takie jak „imię”, „płeć” i „wiek”. Ponadto wizualizacja danych służy do podkreślania ważnych trendów i wzorców w danych. Znaczenie danych można odpowiednio zrozumieć za pomocą prostych pomocy, takich jak wykresy słupkowe i liniowe.

4. Modelowanie danych

Po niezbędnych etapach czyszczenia i eksploracji danych następuje faza modelowania. Jest często uważany za najciekawszą część cyklu życia nauki o danych. Pierwszym krokiem do wykonania podczas modelowania danych jest zminimalizowanie rozmiaru zbioru danych. Każda wartość i cecha nie jest konieczna do przewidywania wyników. Na tym etapie specjalista ds. danych musi wybrać podstawowe właściwości, które bezpośrednio pomogą w przewidywaniu modelu.

Modelowanie składa się z kilku zadań. Na przykład modele mogą być wytrenowane w celu rozróżniania poprzez klasyfikację, na przykład wiadomości otrzymane jako „Podstawowe” i „Promocja” poprzez regresje logistyczne. Prognozowanie jest również możliwe dzięki zastosowaniu regresji liniowych. Grupowanie danych w celu zrozumienia logiki wspierającej te sekcje jest również osiągalnym wyczynem. Na przykład klienci handlu elektronicznego są pogrupowani tak, aby można było zrozumieć ich zachowanie w określonej witrynie handlu elektronicznego. Jest to możliwe dzięki grupowaniu hierarchicznemu lub przy pomocy K-średnich i takich algorytmów grupowania.

Przewidywanie i regresja to dwa główne narzędzia używane do klasyfikacji i identyfikacji, wartości prognostycznych i grupowania grup.

Przeczytaj: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

5. Interpretacja danych

Interpretacja danych jest ostatnim i najważniejszym punktem cyklu życia nauki o danych . Interpretacja danych i modeli to ostatnia faza. Zdolność do generalizacji jest sednem mocy każdego modelu predykcyjnego. Wyjaśnienie modelu zależy od jego zdolności do uogólniania przyszłych danych, które są niejasne i niewidoczne.

Interpretacja danych oznacza prezentację danych zwykłemu laikowi, osobie, która nie ma technicznej wiedzy na temat danych. Na pytania biznesowe postawione na początku cyklu życia odpowiadamy w formie dostarczonych wyników. Jest on połączony z praktycznymi spostrzeżeniami odkrytymi w procesie cyklu życia nauki o danych.

Analizy praktyczne to kluczowa część demonstrowania, w jaki sposób Data Science może zapewnić zarówno analizę predykcyjną, jak i nakazową. Pozwala to wiedzieć, jak powtórzyć wynik pozytywny i uniknąć negatywnego. Jeśli nauczysz się nauki o danych, będziesz w stanie prawidłowo zrozumieć cykl życia nauki o danych.

Co więcej, wyniki te należy odpowiednio zwizualizować. Odbywa się to poprzez upewnienie się, że oryginalne koncerny je popierają. Największym aspektem tego wszystkiego jest zwięzłe przedstawienie wszystkich tych informacji, tak aby były one rzeczywiście produktywne dla danej firmy.

Zdobądź certyfikat nauk o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Dołącz do naszych programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Podsumowując, jest to pięć podstawowych etapów cyklu życia Data Science, które każdy student Data Science powinien znać. Jednak to nie tylko podstawowe umiejętności związane z danymi pozwalają wykonać zadanie. Jednym z najważniejszych zestawów umiejętności, jakie należy posiadać, jest umiejętność zapewnienia przejrzystej i praktycznej narracji.

Prezentacja uzyskanych i przetworzonych danych musi być na tyle zwięzła i przejrzysta, aby publiczność mogła to zrozumieć. Komunikacja jest tutaj kluczem do sukcesu, jak w większości miejsc. Sercem cyklu życia nauki o danych jest wzajemne oddziaływanie istniejących celów, zawartości danych i metody analitycznej.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.