5 etapes simples du cycle de vie de la science des donnees

Data Science Cycle de vie

Apercu du cycle de vie de la science des donnees

Comme de plus en plus d'entreprises s'engagent dans des projets de collecte de donnees de plus grande envergure, les statistiques montrent que la plupart des entreprises n'utilisent pas correctement les donnees. De nombreux dirigeants d'entreprise entendent des termes tels que la visualisation de donnees ou le modele de series temporelles et n'ont aucune idee de ce qu'ils sont. Il est essentiel de comprendre les donnees et de connaitre le fonctionnement de l'exploitation miniere dans le monde numerique d'aujourd'hui.

Pour completer, augmenter la clientele et generer plus de ventes, les entreprises ont besoin d'une equipe qui comprend le developpement logiciel de base. Les specialistes des donnees qualifies peuvent aider a extraire, nettoyer et supprimer des donnees non fiables afin qu'une entreprise puisse generer des informations precieuses. Cela permettra d'optimiser la prise de decisions et de rationaliser les operations operationnelles. Lisez a l'avance pour apprendre tout ce qu'il y a a savoir sur les donnees du cycle de vie et le fonctionnement de la science des donnees.

5 etapes du cycle de vie de la science

des donnees La science des donnees utilise une combinaison de connaissances de domaine, de competences en codage et d'expertise statistique pour identifier les donnees de processus et extraire des informations precieuses. Les analystes se lancent dans un projet scientifique pour aider a resoudre un probleme commercial et trouver des reponses a des questions.

Les scientifiques des donnees efficaces utilisent la construction de modeles, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour mener a bien un projet de science des donnees. La plupart des analystes en science des donnees possedent une vaste experience en ingenierie logicielle et en analyse de donnees.

Une organisation emploiera un specialiste des donnees pour aider a comprendre toutes les sources de donnees qu'elle recueille. La plupart du temps, les entreprises collectent des Big Data, mais ne sont pas surs de la maniere d'effectuer des analyses metiers. Ils doivent separer les informations non pertinentes des donnees precieuses afin de pouvoir comprendre les clients, ameliorer les operations internes et augmenter les ventes.

Pour mieux comprendre ce processus, il aide a connaitre les 5 etapes du cycle de vie de la science des donnees.

Science des donnees Cycle de vie Etape 1 Collecte des donnees

La plupart des entreprises se meprisent dans leurs efforts de collecte de donnees. Ils recueillent trop d'informations non pertinentes parce qu'ils pensent que trop vaut mieux que rien. Bien que les entreprises aient besoin de donnees, elles ont besoin du bon type de donnees d'analyse.

C' est la qu'une equipe scientifique efficace peut vous aider. Les specialistes des donnees examineront les bases de donnees, utiliseront les requetes et emploieront les competences necessaires pour traiter l'information. Les equipes auront besoin d'un ensemble specifique d'outils pour nettoyer les donnees et l'exploration de donnees. Ils peuvent l'extraire de fichiers, le telecharger et utiliser un formatage specifique pour le comprendre.

Cycle de vie de la science des donnees Etape 2 Preparation des donnees

Une fois que les equipes disposent des donnees exploratoires dont elles ont besoin, il est temps de les preparer. Il peut s'agir d'un processus long ou court et facile, selon les besoins de l'entreprise. Dans le meilleur des cas, l' analyste de donnees prendra differentes tables, les combinera et les organise d'une maniere particuliere.

Ensuite, l'equipe de science des donnees doit nettoyer les donnees pour s'assurer qu'elles sont fiables et originales. Ils doivent respecter les exigences en matiere de controle de la qualite, qui peuvent dependre des besoins de conformite de l'organisation. Ils integrent divers ensembles de donnees et les chargent dans un entrepot. Cela permet aux utilisateurs d'acceder facilement a des donnees fiables et precises afin de generer des informations.

Donnees Science Cycle de vie Etape 3 Les

data science life cycle step 3 exploratory data analysis 1617055251 3147

equipes d'analyse exploratoire des donnees effectuent une analyse des donnees pour nettoyer, transformer et modeliser les donnees afin d'identifier toute information precieuse qui optimisera la prise de decisions. Les analystes de donnees adoptent differentes approches de l'analyse des donnees qui dependent des objectifs de l'entreprise et des problemes commerciaux specifiques.

L' apprentissage automatique, la modelisation et d'autres techniques d'apprentissage profond sont des outils populaires que de nombreux scientifiques utilisent. Ils doivent simplement s'assurer que l'analyse des donnees repond aux questions specifiques que le leadership exige. Les meilleures pratiques standard pour la preparation, l'analyse et le nettoyage des donnees sont les suivantes-

  • Identification des variables
  • Analyse Uni et bivariee
  • Traitement des valeurs manquantes Detection des valeurs
  • aberrantes
  • Variables Transformation
    • des
  • variables Creation
de donnees

Donnees Science Cycle de vie Etape 4 Model Building

Data Les scientifiques testent leurs travaux jusqu'a present et voient s'ils doivent etre ameliores pendant la phase de modelisation du cycle de vie de la science des donnees. Les equipes doivent prendre le temps d'explorer et de nettoyer en profondeur les donnees afin de construire les modeles corrects. Sinon, ils seront generes sur la base d'informations defectueuses.

Les scientifiques peuvent utiliser des techniques d'apprentissage automatique qui incluent la formation, la validation et les tests. Une fois qu'ils creent un modele d'apprentissage a partir de nouvelles donnees, les utilisateurs peuvent extraire des informations. A la fin de la phase de modelisation, les scientifiques effectuent une verification pour determiner si le modele fonctionne bien et s'il est pertinent ou non par rapport a la question commerciale. Le modele genera-t-il une comprehension plus approfondie des inefficacites ou des besoins des clients? Si c'est le cas, le modele est efficace.

Donnees Science Cycle de vie Etape 5 Elaboration de modeles

data science life cycle step 5 model development 1617055251 8117

Enfin, tous les projets scientifiques doivent passer de l'etat de vie des projets a un etat reel. Les analystes utilisent un type de demande pour remplir cette demande. Ils enregistreront tous les modeles d'apprentissage automatique car les exigences en matiere de langage de programmation varient en fonction des besoins de chaque unite operationnelle.

Une fois que les utilisateurs auront acces au modele de donnees, ils voudront probablement fournir des commentaires. Plus une equipe documente avec precision les commentaires, plus les projets de science des donnees sont meilleurs. La plupart des entreprises embauchent des membres d'equipe supplementaires pour surveiller le deroulement futur du cycle de vie du projet.

Principales etapes du cycle de vie de la science des donnees

En conclusion, voici ce qu'il faut savoir sur le cycle de vie de la science des donnees -

  • Tout d'abord, les entreprises doivent se concentrer sur le type de donnees qu'elles recueillent. Pour ce faire, il faut interroger les bases de donnees et utiliser des competences specifiques pour transferer des donnees.
  • La preparation des donnees est la prochaine etape. Elle exige l'organisation et la combinaison de differentes tables d'une maniere particuliere. Les analystes doivent egalement supprimer toute information redondante avant de creer un modele de donnees. Ensuite, ils devraient effectuer une analyse exploratoire des donnees pour nettoyer, transformer et modeliser les donnees. C'est ainsi qu'une organisation produira des informations utiles pour optimiser la prise de decisions.
  • Les scientifiques des donnees construiront ensuite un modele. Les phases precedentes doivent etre completees correctement pour garantir l'exactitude du modele. Les scientifiques utilisent generalement des techniques d'apprentissage automatique telles que la formation, la validation et les tests.
  • Enfin, l'equipe scientifique doit transferer le projet dans le monde reel. Ils utilisent generalement un ensemble d'applications et enregistrent tous les modeles dans les cas ou les exigences de langage de programmation varient. Ils testent egalement le processus avant que tout soit deploye.