Ciclul de viață al științei datelor: explicație pas cu pas [2022]

Datele sunt prezentul și deja creează viitorul. Multe concepte ale științei datelor sunt tulburate de confuzie din cauza lipsei de claritate. Înțelegerea generală a proiectelor Data Science este de obicei acoperită într-o ceață de vag. Majoritatea oamenilor nu au o înțelegere concretă a modului în care progresează procesul.

Încă de la primul pas de obținere a datelor până la analiză și prezentarea rezultatelor, un ciclu de viață al științei datelor este o procedură definită care are cinci pași importanți. Citiți mai departe pentru a obține o înțelegere clară a tuturor acestora și a ciclului de viață al științei datelor în ansamblu.

Ciclul de viață al științei datelor

1. Colectarea datelor

Primul lucru de făcut este să culegeți informații din sursele de date disponibile. Abilitățile tehnice, cum ar fi MySQL, sunt folosite pentru a interoga bazele de date. Există pachete speciale pentru a citi date din surse specifice, cum ar fi R sau Python, direct în programele de știință a datelor. Puteți găsi numeroase tipuri de baze de date, cum ar fi Oracle, PostgreSQL și MongoDB. O altă alternativă este obținerea datelor prin intermediul API-urilor web și a datelor de crawling. Site-urile de rețele sociale, cum ar fi Twitter și Facebook, permit utilizatorilor lor să abordeze datele conectându-se la servere web.

Cel mai convențional mod de a culege date este direct din fișiere. Se poate face prin descărcarea din Kaggle sau informații preexistente stocate în format Valori separate prin tabulatori (TSV) sau Valoare separată prin virgulă (CSV). Deoarece acestea sunt fișiere text plate, este necesar un format Parser specific pentru a le citi.

2. Curățarea datelor

Următorul pas este curățarea datelor, referindu-se la curățarea și filtrarea datelor. Această procedură necesită conversia datelor într-un format diferit. Este necesar pentru prelucrarea și analiza informațiilor. Dacă fișierele sunt blocate web, atunci este, de asemenea, necesar să filtrați liniile acestor fișiere. Mai mult, datele de curățare constituie și valori de retragere și înlocuire. În cazul în care seturile de date lipsesc, înlocuirea trebuie făcută corect, deoarece acestea ar putea arăta ca non-valori. În plus, coloanele sunt împărțite, îmbinate și retrase.

3. Explorarea datelor

Datele trebuie acum examinate înainte de a fi gata de utilizare. În mediul de afaceri, depinde complet de Data Scientist să transforme datele disponibile în ceva fezabil într-un cadru corporativ. Acesta este motivul pentru care primul lucru de făcut este explorarea datelor. Datele și caracteristicile lor necesită inspecție. Acest lucru se datorează faptului că diferitele tipuri de date, cum ar fi datele nominale și ordinale, datele numerice și datele categoriale necesită o manipulare diferită.

După aceasta, statisticile descriptive trebuie să fie calculate. Este astfel încât caracteristicile să poată fi extrase și variabilele importante pot fi testate. Variabilele importante sunt în mare parte inspectate cu corelație. Nu înseamnă cauzalitate chiar dacă unele dintre aceste variabile sunt corelate.

În Machine Learning, funcția este utilizată. Acest lucru îi ajută pe oamenii de știință de date să aleagă proprietățile care reprezintă datele în cauză. Acestea pot fi lucruri precum „nume”, „sex” și „vârsta”. În plus, vizualizarea datelor este utilizată pentru a evidenția tendințe și modele importante în date. Semnificația datelor poate fi înțeleasă în mod adecvat prin mijloace simple, cum ar fi diagramele cu bare și linii.

4. Modelarea datelor

După etapele esențiale de curățare și explorare a datelor, vine faza de modelare. Este adesea considerată cea mai interesantă parte a ciclului de viață al științei datelor. Primul pas pe care trebuie să îl faceți în timp ce modelați datele este de a minimiza dimensiunea setului de date. Fiecare valoare și caracteristică nu este necesară pentru prezicerea rezultatelor. În această etapă, Data Scientist trebuie să aleagă proprietățile esențiale care vor ajuta direct predicția modelului.

Modelarea cuprinde destul de multe sarcini. De exemplu, modelele pot fi antrenate să diferențieze prin clasificare, cum ar fi e-mailurile primite ca „Primar” și „Promovare” prin regresii logistice. Prognoza este posibilă și prin utilizarea regresiilor liniare. Gruparea datelor pentru a înțelege logica care susține aceste secțiuni este, de asemenea, o performanță realizabilă. De exemplu, clienții de comerț electronic sunt grupați astfel încât comportamentul lor pe un anumit site de comerț electronic să poată fi înțeles. Acest lucru este posibil cu clustering ierarhic sau cu ajutorul K-Means și astfel de algoritmi de clustering.

Predicția și regresia sunt principalele două dispozitive utilizate pentru clasificare și identificare, prognoza valorilor și gruparea grupurilor.

Citiți: Salariul Data Scientist în India

5. Interpretarea datelor

Interpretarea datelor este punctul final și cel mai important al ciclului de viață al științei datelor . Interpretarea datelor și modelelor este ultima fază. Capacitatea de generalizare este punctul central al puterii oricărui model predictiv. Explicația modelului depinde de capacitatea sa de a generaliza datele viitoare, care sunt vagi și nevăzute.

Interpretarea datelor înseamnă prezentarea datelor către un profan obișnuit, cineva care nu are cunoștințe tehnice despre date. Întrebările de afaceri puse la începutul ciclului de viață primesc răspuns sub formă de rezultate furnizate. Este cuplat împreună cu perspectivele acționabile descoperite prin procesul ciclului de viață al științei datelor.

Perspectiva acționabilă este o parte crucială a demonstrarii modului în care Data Science poate furniza atât analize predictive, cât și analize prescriptive. Acest lucru vă permite să știți cum să reproduceți un rezultat pozitiv și să evitați unul negativ. Dacă înveți știința datelor, vei putea înțelege corect ciclul de viață al științei datelor.

În plus, aceste constatări trebuie vizualizate în mod corespunzător. Acest lucru se face asigurându-vă că preocupările corporative originale le susțin. Cel mai mare aspect al tuturor acestor informații este reprezentarea concisă a tuturor acestor informații, astfel încât acestea să fie efectiv productive pentru afacerea în cauză.

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Alăturați-vă programelor noastre Executive PG, Programelor de certificate avansate sau Programelor de master pentru a vă accelera cariera.

Concluzie

Pentru a rezuma, aceștia sunt cei cinci pași esențiali ai unui ciclu de viață al științei datelor cu care fiecare student la știința datelor ar trebui să fie familiarizat. Cu toate acestea, nu sunt doar abilitățile de bază de date care duc la bun sfârșit treaba. Unul dintre cele mai importante seturi de abilități este abilitatea de a oferi o narațiune lucidă și acționabilă.

Prezentarea datelor obținute și transformate trebuie să fie succint și suficient de clară pentru ca publicul să le înțeleagă. Comunicarea este cheia succesului aici, ca în majoritatea locurilor. Inima ciclului de viață al științei datelor este interacțiunea dintre obiectivele existente, conținutul datelor și metoda analitică.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.