Методология Data Science: 10 шагов к лучшим решениям

Большинство подготовленных специалистов и студентов, работающих в области науки, разрабатывают проекты по науке о данных с нуля и логически обрабатывают их нюансы, чтобы найти решение проблемы. Они всегда придерживаются определенной последовательности шагов, иногда даже неосознанно. В каждой области науки и бизнеса существует множество методов, которые можно использовать для решения проблемы.

В науке о данных это называется методологией науки о данных — итеративный процесс с предписанной последовательностью шагов, которым следуют специалисты по данным, чтобы подойти к проблеме и найти решение. Это циклический процесс, который помогает бизнес-аналитикам и специалистам по обработке и анализу данных работать должным образом.

Например, компании необходимо знать, какие функции включить в свой продукт или услугу, чтобы сделать их успешными. Они обращаются к бизнес-аналитику или специалисту по данным, чтобы найти решение. При обдумывании решения можно учитывать ряд факторов.

Также необходимо понять, что означает успех по отношению к этой конкретной проблеме, это может означать просто создание прибыли для бизнеса, или это может означать удовлетворенность клиентов и их взаимодействие с продуктом или то, как их услуги влияют на рынок. В таких случаях использование методологии науки о данных оказалось эффективным и действенным методом.

Методология Data Science состоит из десяти шагов, которые постоянно повторяются, чтобы специалисты по данным могли найти наилучшее решение.

Их можно объединить в пять разделов:

От проблемы к подходу , который включает этапы бизнес-понимания и аналитического подхода.

От требований к сбору , в котором присутствуют этапы требований к данным и сбора данных.

От понимания к подготовке , которая включает в себя этапы понимания данных и подготовки данных.

От моделирования к оценке , которая включает в себя этапы моделирования и оценки.

И, наконец, от развертывания до обратной связи , в которую включены этапы развертывания и обратной связи.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

10 шагов методологии науки о данных

1. Деловое понимание

Для любого проекта или решения проблемы первым этапом всегда является понимание бизнеса. Это включает в себя определение проблемы, целей проекта и требований к решениям. Этот шаг играет решающую роль в определении того, как будет развиваться проект. Тщательное обсуждение с клиентами, понимание того, как работает их бизнес, требования к продукту или услуге, и прояснение каждого аспекта проблемы может занять время и оказаться трудоемким, но это необходимо.

2. Аналитический подход

После четкого определения проблемы можно определить аналитический подход, который будет использоваться для ее решения. Это означает выражение проблемы в рамках методов статистического и машинного обучения. Существуют различные модели, которые можно использовать, и это зависит от типа требуемого результата.

Статистический анализ можно использовать, если он требует обобщения, подсчета, выявления тенденций в данных. Чтобы оценить отношения между различными элементами и окружающей средой и то, как они влияют друг на друга, можно использовать описательную модель.

А для прогнозирования возможных результатов или расчета вероятностей можно использовать прогностическую модель, которая представляет собой метод интеллектуального анализа данных. Обучающий набор, представляющий собой набор исторических данных, включающий его результаты, используется для прогнозного моделирования.

Обязательно прочтите: причины стать специалистом по данным

3. Требования к данным

Аналитический подход, выбранный на предыдущем этапе, определяет тип данных, необходимых для решения задачи. На этом этапе определяются содержимое данных, форматы и источники для сбора данных. Отобранные данные должны отвечать на все вопросы «что», «кто», «когда», «где», «почему» и «как» относительно проблемы.

4. Сбор данных

На четвертом этапе специалист по данным идентифицирует все ресурсы данных и собирает данные во всех формах, таких как структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные, которые имеют отношение к проблеме. Данные доступны на многих веб-сайтах, также можно использовать готовые наборы данных.

Иногда, если есть потребность в важных данных, к которым нет свободного доступа, необходимо сделать определенные инвестиции для получения таких наборов данных. Если позже в собранных данных будут выявлены какие-либо пробелы, которые мешают развитию проекта, специалист по данным должен пересмотреть требования и собрать больше данных.

Чем больше данных будет получено, тем лучше будут построены модели, способные дать более эффективные результаты.

5. Понимание данных

На этом этапе специалист по данным пытается понять собранные данные. Это включает в себя применение методов описательного анализа и визуализации к данным. Это поможет лучше понять содержание данных и качество данных, а также получить первоначальные выводы из данных. Если на этом этапе выявлены какие-либо пробелы, специалист по данным может вернуться к предыдущему этапу и собрать больше данных.

6. Подготовка данных

Этот этап включает в себя все действия, необходимые для построения данных, чтобы сделать их пригодными для использования на этапе моделирования. Это включает в себя очистку данных, т. е. управление отсутствующими данными, удаление дубликатов, преобразование данных в единый формат и т. д., объединение данных из различных источников и преобразование данных в полезные переменные.

Это один из самых трудоемких шагов. Однако сегодня доступны автоматизированные методы, которые могут ускорить процесс подготовки данных. В конце этого этапа сохраняются только данные, необходимые для решения проблемы, чтобы модель работала гладко с минимальными ошибками.

7. Моделирование

Набор данных, подготовленный на предыдущем этапе, используется для создания этапа моделирования. Здесь тип используемой модели определяется подходом, выбранным на этапе аналитического подхода. Таким образом, тип набора данных варьируется в зависимости от того, является ли он описательным, прогностическим подходом или статистическим анализом.

Это один из самых итерационных процессов в методологии, поскольку специалист по данным будет использовать несколько алгоритмов, чтобы получить наилучшую модель для выбранных переменных. Это также включает в себя объединение различных бизнес-идей, которые постоянно обнаруживаются, что приводит к уточнению подготовленных данных и модели.

Читайте: Карьерный путь в науке о данных

8. Оценка

Специалист по данным оценивает качество модели и гарантирует, что она соответствует всем требованиям бизнес-задачи. При этом модель подвергается различным диагностическим мерам и проверке статистической значимости. Это помогает интерпретировать эффективность, с которой модель приходит к решению.

9. Развертывание

После того, как модель разработана и одобрена бизнес-клиентами и другими заинтересованными сторонами, она внедряется на рынок. Его можно развернуть для группы пользователей или в тестовой среде. Первоначально он может быть введен ограниченным образом, пока не будет полностью протестирован и не будет успешным во всех аспектах.

10. Обратная связь

Последним этапом методики является обратная связь. Сюда входят результаты, полученные при развертывании модели, отзывы о производительности модели от пользователей и клиентов, а также наблюдения за тем, как модель работает в развернутой среде.

Специалисты по данным анализируют полученные отзывы, что помогает им совершенствовать модель. Это также очень итеративный этап, поскольку между этапами моделирования и обратной связи существует непрерывный обмен данными. Этот процесс продолжается до тех пор, пока модель не дает удовлетворительных и приемлемых результатов.

Обязательно к прочтению: идеи проекта Data Analyst

Заключение

Как можно заметить, методология науки о данных — это очень итеративный процесс, в котором определенные этапы повторяются несколько раз для достижения наилучшего решения. Такие модели невозможно создать, оценить и развернуть сразу. Чтобы прийти к наилучшей модели, обеспечивающей наиболее эффективное и успешное решение, необходимо уточнить модель с помощью обратной связи, а затем повторно развернуть ее.

И для успешной работы в заданной среде его необходимо соответствующим образом модифицировать. Даже по мере появления новых технологий и новых тенденций модель следует обновлять, чтобы она могла бесперебойно функционировать во всех случаях.

Методология науки о данных может использоваться для решения не только проблем, связанных с наукой о данных, но и практически любой проблемы в любой области!

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных , которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.