Metodologia de Ciência de Dados: 10 etapas para as melhores soluções

A maioria dos profissionais e estudantes formados pertencentes ao campo da ciência desenvolvem projetos de ciência de dados do zero e lidam com suas nuances de forma lógica para chegar a uma solução para um problema. Eles sempre aderem a alguma forma de passos sequenciados, às vezes até sem saber. Numerosos métodos existem em todos os campos da ciência e negócios que podem ser usados ​​para resolver um problema.

Em Data Science, isso é chamado de Metodologia de Ciência de Dados – um processo iterativo com uma sequência prescrita de etapas que são seguidas por cientistas de dados para abordar um problema e encontrar uma solução. É um processo cíclico que orienta os analistas de negócios e os cientistas de dados a terem um desempenho adequado.

Por exemplo, uma empresa precisa saber quais recursos incluir em seu produto ou serviço para torná-lo bem-sucedido. Eles abordam um analista de negócios ou um cientista de dados para encontrar uma solução. Vários fatores podem ser considerados quando se pensa na solução.

Há também a necessidade de entender o que significa sucesso em relação a esse determinado problema, pode significar apenas gerar lucros para o negócio, ou pode significar a satisfação do cliente e sua interação com o produto ou como seu serviço está afetando o mercado. Nesses casos, o uso da Metodologia Data Science tem se mostrado um método eficiente e eficaz.

A Metodologia de Ciência de Dados é composta por dez etapas que são repetidas constantemente para que os cientistas de dados cheguem à melhor solução.

Estes podem ser combinados em cinco seções:

Do Problema à Abordagem que inclui as etapas de Entendimento do Negócio e Abordagem Analítica.

Dos Requisitos à Coleta em que as etapas de Requisitos de Dados e Coleta de Dados estão presentes.

Do Entendimento à Preparação que envolve as etapas de Entendimento de Dados e Preparação de Dados.

Da Modelagem à Avaliação que inclui as etapas de Modelagem e Avaliação.

E por último, From Deployment to Feedback em que os estágios de Deployment e Feedback estão incluídos.

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10 Etapas da Metodologia de Ciência de Dados

1. Compreensão do negócio

Para qualquer projeto ou solução de problemas, a primeira etapa é sempre entender o negócio. Isso envolve definir o problema, os objetivos do projeto e os requisitos das soluções. Esta etapa desempenha um papel crítico na definição de como o projeto se desenvolverá. Uma discussão aprofundada com os clientes, entendendo como funciona o seu negócio, os requisitos do produto ou serviço e esclarecendo cada aspecto do problema pode levar tempo e revelar-se trabalhoso, mas é uma necessidade.

2. Abordagem Analítica

Após o problema ter sido claramente definido, a abordagem analítica que será usada para resolver o problema pode ser definida. Isso significa expressar o problema na estrutura de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina. Existem diferentes modelos que podem ser usados ​​e depende do tipo de resultado necessário.

A análise estatística pode ser usada se for necessário resumir, contar, encontrar tendências nos dados. Para avaliar as relações entre vários elementos e o ambiente e como eles afetam uns aos outros, um modelo descritivo pode ser usado.

E para prever os possíveis resultados ou calcular as probabilidades, pode ser usado um modelo preditivo que é uma técnica de mineração de dados. Um conjunto de treinamento que é um conjunto de dados históricos que inclui seus resultados é usado para modelagem preditiva.

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3. Requisitos de dados

A abordagem analítica escolhida na etapa anterior define o tipo de dados necessários para resolver o problema. Esta etapa identifica o conteúdo dos dados, os formatos e as fontes para coleta de dados. Os dados selecionados devem ser capazes de responder a todas as perguntas do tipo 'o quê', 'quem', 'quando', 'onde', 'por que' e 'como' sobre o problema.

4. Coleta de Dados

Na quarta etapa, o cientista de dados identifica todos os recursos de dados e coleta dados em todas as formas, como dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, relevantes para o problema. Os dados estão disponíveis em muitos sites e existem conjuntos de dados pré-fabricados que também podem ser usados.

Às vezes, se houver a necessidade de dados importantes que não são acessíveis gratuitamente, certos investimentos precisam ser feitos para obter esses conjuntos de dados. Se posteriormente houver lacunas identificadas nos dados coletados que estejam dificultando o desenvolvimento do projeto, o cientista de dados deve revisar os requisitos e coletar mais dados.

Quanto mais dados forem adquiridos, melhor serão construídos os modelos que podem produzir resultados mais eficazes.

5. Compreensão de dados

Nesta fase, o cientista de dados tenta entender os dados coletados. Isso envolve a aplicação de técnicas de análise descritiva e visualização aos dados. Isso ajudará a entender melhor o conteúdo e a qualidade dos dados e a desenvolver insights iniciais a partir dos dados. Se houver alguma lacuna identificada nesta etapa, o cientista de dados poderá voltar à etapa anterior e coletar mais dados.

6. Preparação de Dados

Esta etapa compreende todas as atividades necessárias para construir os dados para torná-los adequados para serem usados ​​na etapa de modelagem. Isso inclui limpeza de dados, ou seja, gerenciamento de dados ausentes, exclusão de duplicatas, alteração dos dados em um formato uniforme etc., combinação de dados de várias fontes e transformação de dados em variáveis ​​úteis.

Esta é uma das etapas mais demoradas. No entanto, existem métodos automatizados disponíveis hoje que podem acelerar o processo de preparação de dados. No final desta etapa, apenas os dados necessários para resolver o problema são retidos para que o modelo funcione sem problemas com o mínimo de erros.

7. Modelagem

O conjunto de dados preparado na etapa anterior é usado para criar a etapa de modelagem. Aqui o tipo de modelo a ser utilizado é definido pela abordagem decidida na etapa de abordagem analítica. Assim, o tipo de conjunto de dados varia dependendo se é uma abordagem descritiva, preditiva ou uma análise estatística.

Este é um dos processos mais iterativos da metodologia, pois o cientista de dados usará vários algoritmos para chegar ao melhor modelo para as variáveis ​​escolhidas. Também envolve a combinação de vários insights de negócios que estão sendo continuamente descobertos, o que leva ao refinamento dos dados e do modelo preparados.

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8. Avaliação

O cientista de dados avalia a qualidade do modelo e garante que ele atenda a todos os requisitos do problema de negócios. Isso envolve o modelo passando por várias medidas de diagnóstico e testes de significância estatística. Ajuda a interpretar a eficácia com que o modelo chega a uma solução.

9. Implantação

Uma vez que o modelo tenha sido desenvolvido e aprovado pelos clientes empresariais e demais stakeholders envolvidos, ele é implantado no mercado. Ele pode ser implantado em um conjunto de usuários ou em um ambiente de teste. Inicialmente, pode ser introduzido de forma limitada, até que seja testado completamente e tenha sucesso em todos os seus aspectos.

10. Comentários

A última etapa da metodologia é o feedback. Isso inclui resultados coletados da implantação do modelo, comentários sobre o desempenho do modelo dos usuários e clientes e observações de como o modelo funciona no ambiente implantado.

Os cientistas de dados analisam o feedback recebido, o que os ajuda a refinar o modelo. É também um estágio altamente iterativo, pois há um vaivém contínuo entre os estágios de modelagem e feedback. Este processo continua até que o modelo esteja fornecendo resultados satisfatórios e aceitáveis.

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Conclusão

Como pode ser observado, a Metodologia Data Science é um processo altamente iterativo, com certas etapas se repetindo várias vezes para chegar à melhor solução. Esses modelos não podem ser criados, avaliados e implantados de uma só vez. Para chegar ao melhor modelo que fornece a solução mais eficiente e bem-sucedida, é necessário refinar o modelo por meio de feedback e, em seguida, reimplantá-lo.

E para funcionar com sucesso em seu ambiente atribuído, ele precisa ser modificado de acordo. Mesmo com a chegada de novas tecnologias e novas tendências, o modelo deve ser atualizado para poder funcionar sem problemas em todos os casos.

A Metodologia de Ciência de Dados pode ser usada para resolver não apenas problemas relacionados à ciência de dados, mas quase todos os problemas em qualquer campo!

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