Ciclo de vida da ciência de dados: explicação passo a passo [2022]

Os dados são o presente e já estão criando o futuro. Muitos conceitos de Data Science são obscurecidos pela confusão devido à falta de clareza. O entendimento geral dos projetos de Data Science geralmente é coberto por uma névoa de imprecisão. A maioria das pessoas não tem uma compreensão concreta de como o processo progride.

Desde a primeira etapa da obtenção dos dados até a análise e apresentação dos resultados, um Ciclo de Vida da Ciência de Dados é um procedimento definido que possui cinco etapas importantes. Continue lendo para obter uma compreensão clara de todos eles e do Ciclo de Vida da Ciência de Dados como um todo.

Ciclo de vida da ciência de dados

1. Coleta de dados

A primeira coisa a ser feita é coletar informações das fontes de dados disponíveis. Habilidades técnicas, como MySQL, são usadas para consultar bancos de dados. Existem pacotes especiais para ler dados de fontes específicas, como R ou Python, diretamente nos programas de ciência de dados. Você pode encontrar vários tipos de bancos de dados, como Oracle, PostgreSQL e MongoDB. Ainda outra alternativa é obter dados por meio de APIs da Web e rastreamento de dados. Sites de mídia social como Twitter e Facebook permitem que seus usuários abordem dados conectando-se a servidores da web.

A forma mais convencional de coletar dados é direto dos arquivos. Isso pode ser feito baixando do Kaggle ou de informações pré-existentes armazenadas no formato Tab Separated Values ​​(TSV) ou Comma Separated Value (CSV). Como esses são arquivos de texto simples, é necessário um formato específico do Analisador para lê-los.

2. Dados de limpeza

O próximo passo é limpar os dados, referindo-se à depuração e filtragem de dados. Este procedimento requer a conversão de dados em um formato diferente. É necessário para o processamento e análise de informações. Se os arquivos estiverem bloqueados na Web, também será necessário filtrar as linhas desses arquivos. Além disso, os dados de limpeza também constituem valores de retirada e substituição. No caso de conjuntos de dados ausentes, a substituição deve ser feita corretamente, pois eles podem parecer não-valores. Além disso, as colunas também são divididas, mescladas e retiradas.

3. Explorando Dados

Os dados agora precisam ser examinados antes de estarem prontos para uso. Em ambientes de negócios, cabe totalmente ao Cientista de Dados transformar os dados disponíveis em algo viável em um ambiente corporativo. É por isso que a primeira coisa a ser feita é a exploração dos dados. Os dados e suas características requerem inspeção. Isso se deve ao fato de que diferentes tipos de dados, como dados nominais e ordinais, dados numéricos e dados categóricos, precisam de tratamento diferente.

Depois disso, as estatísticas descritivas devem ser computadas. É para que os recursos possam ser extraídos e variáveis ​​importantes possam ser testadas. As variáveis ​​importantes são principalmente inspecionadas com correlação. Não significa causalidade, mesmo que algumas dessas variáveis ​​estejam correlacionadas.

No aprendizado de máquina, o recurso é usado. Isso ajuda os cientistas de dados a escolher as propriedades que representam os dados em questão. Podem ser coisas como 'nome', 'gênero' e 'idade'. Além disso, a visualização de dados é utilizada para destacar tendências e padrões importantes nos dados. A significância dos dados pode ser adequadamente compreendida por meio de auxílios simples, como gráficos de barras e linhas.

4. Dados de modelagem

Após as etapas essenciais de limpeza e exploração de dados, vem a fase de modelagem. Muitas vezes, é considerado a parte mais interessante de um ciclo de vida da ciência de dados. A primeira etapa a ser tomada ao modelar dados é minimizar a dimensão do conjunto de dados. Todos os valores e recursos não são necessários para a previsão dos resultados. Nesta fase, o Cientista de Dados precisa escolher as propriedades essenciais que irão auxiliar diretamente na previsão do modelo.

A modelagem é composta por algumas tarefas. Por exemplo, os modelos podem ser treinados para diferenciar por meio de classificação, como e-mails recebidos como 'Primário' e 'Promoção' por meio de regressões logísticas. A previsão também é possível através do uso de regressões lineares. Agrupar dados para compreender a lógica por trás dessas seções também é um feito alcançável. Por exemplo, os clientes de comércio eletrônico são agrupados para que seu comportamento em um determinado site de comércio eletrônico possa ser entendido. Isso é possível com agrupamento hierárquico ou com a ajuda de K-Means, e tais algoritmos de agrupamento.

Previsão e regressão são os dois principais dispositivos usados ​​para classificação e identificação, valores de previsão e grupos de agrupamento.

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5. Interpretando Dados

A interpretação de dados é a junção final e mais importante de um ciclo de vida da ciência de dados . A interpretação de dados e modelos é a última fase. A capacidade de generalização é o cerne do poder de qualquer modelo preditivo. A explicação do modelo depende de sua capacidade de generalizar dados futuros que são vagos e invisíveis.

Interpretação de dados significa a apresentação de dados para o leigo comum, alguém que não tem conhecimento técnico sobre dados. As questões de negócios colocadas no início do ciclo de vida são respondidas na forma de resultados entregues. Ele é acoplado com os insights acionáveis ​​descobertos por meio do processo do Ciclo de Vida da Ciência de Dados.

Insights acionáveis ​​são uma parte crucial para demonstrar como a Data Science pode fornecer análises preditivas e até análises prescritivas. Isso permite saber como replicar um resultado positivo e evitar um negativo. Se você aprender ciência de dados, poderá entender o Ciclo de Vida da Ciência de Dados corretamente.

Além disso, esses achados precisam ser visualizados adequadamente. Isso é feito certificando-se de que as preocupações corporativas originais os apóiam. O maior aspecto de tudo isso é representar de forma concisa todas essas informações, para que sejam realmente produtivas para o negócio em questão.

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Conclusão

Para resumir, essas são as cinco etapas essenciais de um Ciclo de Vida de Ciência de Dados com as quais todo estudante de Ciência de Dados deve estar familiarizado. No entanto, não são apenas as habilidades básicas de dados que fazem o trabalho. Um dos conjuntos de habilidades mais importantes é a capacidade de fornecer uma narrativa lúcida e acionável.

A apresentação dos dados obtidos e transformados deve ser sucinta e clara o suficiente para a compreensão do público. A comunicação é a chave para o sucesso aqui, como na maioria dos lugares. O coração do Ciclo de Vida da Ciência de Dados é a interação entre os objetivos existentes, o conteúdo dos dados e o método analítico.

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