Жизненный цикл науки о данных: пошаговое объяснение [2022]

Данные — это настоящее, и они уже создают будущее. Многие концепции науки о данных омрачены путаницей из-за отсутствия ясности. Общее понимание проектов Data Science обычно окутано туманом неясности. Большинство людей не имеют конкретного понимания того, как протекает этот процесс.

Жизненный цикл науки о данных , начиная с первого шага от получения данных до анализа и представления результатов, представляет собой определенную процедуру, состоящую из пяти важных шагов. Читайте дальше, чтобы получить четкое представление обо всех них и о жизненном цикле науки о данных в целом.

Жизненный цикл науки о данных

1. Сбор данных

Первое, что нужно сделать, это собрать информацию из доступных источников данных. Технические навыки, такие как MySQL, используются для запросов к базам данных. Существуют специальные пакеты для чтения данных из определенных источников, таких как R или Python, прямо в программы обработки данных. Вы можете найти множество типов баз данных, таких как Oracle, PostgreSQL и MongoDB. Еще одна альтернатива — получение данных через веб-API и сканирование данных. Сайты социальных сетей, такие как Twitter и Facebook, позволяют своим пользователям получать доступ к данным, подключаясь к веб-серверам.

Самый обычный способ сбора данных — прямо из файлов. Это можно сделать, загрузив из Kaggle или ранее существовавшую информацию, хранящуюся в формате значений, разделенных табуляцией (TSV), или значений, разделенных запятыми (CSV). Поскольку это плоские текстовые файлы, для их чтения необходим определенный формат Parser.

2. Очистка данных

Следующим шагом является очистка данных, относящаяся к очистке и фильтрации данных. Эта процедура требует преобразования данных в другой формат. Это необходимо для обработки и анализа информации. Если файлы заблокированы, то также необходимо отфильтровать строки этих файлов. Кроме того, данные очистки также представляют собой снятие и замену значений. В случае отсутствующих наборов данных замена должна быть выполнена правильно, так как они могут выглядеть как незначащие. Кроме того, столбцы также разделяются, объединяются и удаляются.

3. Изучение данных

Теперь данные должны быть проверены, прежде чем они будут готовы к использованию. В бизнес-среде Data Scientist полностью зависит от того, как преобразовать доступные данные во что-то осуществимое в корпоративной среде. Вот почему первое, что нужно сделать, — это изучить данные. Данные и их характеристики требуют проверки. Это связано с тем, что разные типы данных, такие как номинальные и порядковые данные, числовые данные и категориальные данные, требуют разной обработки.

После этого необходимо рассчитать описательную статистику. Это делается для того, чтобы можно было извлечь функции и протестировать важные переменные. Важные переменные в основном проверяются с корреляцией. Это не означает причинно-следственную связь, даже если некоторые из этих переменных коррелируют.

В машинном обучении используется Feature. Это помогает специалистам по данным выбирать свойства, которые представляют интересующие данные. Это могут быть такие вещи, как «имя», «пол» и «возраст». Кроме того, визуализация данных используется для выделения важных тенденций и закономерностей в данных. Значимость данных можно адекватно понять с помощью простых вспомогательных средств, таких как гистограммы и линейные диаграммы.

4. Данные моделирования

После основных этапов очистки и изучения данных наступает этап моделирования. Его часто считают самой интересной частью жизненного цикла науки о данных. Первым шагом при моделировании данных является минимизация размерности набора данных. Каждое значение и функция не являются необходимыми для предсказания результатов. На этом этапе Data Scientist должен выбрать основные свойства, которые напрямую помогут прогнозировать модель.

Моделирование включает в себя довольно много задач. Например, модели можно научить различать с помощью классификации, например, сообщения, полученные как «Основные» и «Рекламные», с помощью логистической регрессии. Прогнозирование также возможно за счет использования линейных регрессий. Группировка данных для понимания логики, лежащей в основе этих разделов, также достижима. Например, клиенты электронной коммерции сгруппированы таким образом, чтобы можно было понять их поведение на конкретном сайте электронной коммерции. Это стало возможным благодаря иерархической кластеризации или с помощью K-средних и подобных алгоритмов кластеризации.

Прогнозирование и регрессия являются двумя основными устройствами, используемыми для классификации и идентификации, значений прогнозирования и группирования кластеров.

Читайте: Зарплата специалиста по данным в Индии

5. Интерпретация данных

Интерпретация данных — последний и самый важный этап жизненного цикла науки о данных . Интерпретация данных и моделей является последней фазой. Способность к обобщению является сутью любой прогностической модели. Объяснение модели зависит от ее способности обобщать будущие данные, которые расплывчаты и невидимы.

Интерпретация данных означает представление данных обычному непрофессионалу, не имеющему технических знаний о данных. На бизнес-вопросы, поставленные в начале жизненного цикла, отвечают в виде полученных результатов. Это связано с практическими идеями, обнаруженными в процессе жизненного цикла науки о данных.

Полезная информация является важной частью демонстрации того, как наука о данных может предоставлять как прогнозную аналитику, так и предписывающую аналитику. Это позволяет узнать, как воспроизвести положительный результат и избежать отрицательного. Если вы изучите науку о данных, вы сможете правильно понять жизненный цикл науки о данных.

Кроме того, эти результаты должны быть соответствующим образом визуализированы. Это делается путем обеспечения того, чтобы исходные корпоративные интересы поддерживали их. Самым важным аспектом всего этого является краткое представление всей этой информации, чтобы она была действительно продуктивной для соответствующего бизнеса.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Присоединяйтесь к нашим программам Executive PG, Advanced Certificate Programs или Masters Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что это пять основных этапов жизненного цикла науки о данных, с которыми должен быть знаком каждый студент, изучающий науку о данных. Однако дело не только в базовых навыках работы с данными. Одним из наиболее важных навыков, которым необходимо обладать, является способность обеспечить ясное и действенное повествование.

Представление полученных и преобразованных данных должно быть кратким и достаточно ясным для восприятия аудиторией. Общение является ключом к успеху здесь, как и в большинстве других мест. Сердцем жизненного цикла науки о данных является взаимодействие между существующими целями, содержанием данных и аналитическим методом.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.