5 semplici passi nel ciclo di vita della scienza dei dati

Data Science Ciclo di vita

Insight Insight the Data Science Life Cycle

Come sempre piu aziende si impegnano a progetti di raccolta dati piu grandi, le statistiche mostrano che la maggior parte delle organizzazioni non riesce a utilizzare correttamente i dati. Molti leader aziendali sentono termini come la visualizzazione dei dati o il modello di serie Times e non hanno idea di cosa siano. Comprendere i dati e conoscere il modo in cui funziona il mining sono fondamentali nel mondo digitale di oggi.

Per completare, aumentare la base di clienti e generare piu vendite, le aziende hanno bisogno di un team che comprenda lo sviluppo di software di base. I data scientist qualificati possono aiutare a estrarre, pulire e rimuovere dati inaffidabili in modo che un'organizzazione possa generare informazioni preziose. Cio consentira di ottimizzare il processo decisionale e semplificare le operazioni aziendali. Leggi in anticipo per scoprire tutto quello che c'e da sapere sui dati del ciclo di vita e sul funzionamento della scienza dei dati.

Le 5 fasi della scienza dei dati relativi al ciclo di vita

dei dati utilizzano una combinazione di conoscenze di dominio, competenze di codifica ed esperienza statistica per identificare i dati di processo ed estrarre preziose informazioni. Gli analisti intraprendono un progetto scientifico per aiutare a risolvere un problema aziendale e trovare risposte alle domande.

I data scientist efficaci utilizzano la costruzione di modelli, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per completare un progetto di data science. La maggior parte degli analisti della scienza dei dati ha una vasta esperienza nell'ingegneria del software e nell'analisi dei dati.

Un' organizzazione impieghera un data scientist per comprendere tutte le origini dati che raccolgono. La maggior parte delle volte, le aziende raccolgono big data ma non sono sicure di come eseguire analisi aziendali. Devono separare le informazioni irrilevanti dai dati preziosi in modo che possano comprendere i clienti, migliorare le operazioni interne e aumentare le vendite.

Per comprendere meglio questo processo, aiuta a conoscere i 5 passaggi del ciclo di vita della scienza dei dati.

Data Science Life Cycle Fase 1 Raccolta dei dati

La maggior parte delle aziende vacillano nei loro sforzi di raccolta dati. Raccolgono troppe informazioni irrilevanti perche pensano che troppo sia meglio di nessuna. Mentre le aziende hanno bisogno di dati, hanno bisogno del giusto tipo di dati di analisi.

Qui e dove un team scientifico efficace puo aiutare. I data scientist esamineranno i database, utilizzeranno le query e impiegano competenze per elaborare le informazioni. I team avranno bisogno di un set specifico di strumenti per la pulizia dei dati e del data mining. Possono estrarlo dai file, scaricarlo e utilizzare una formattazione specifica per comprenderlo.

Data Science Life Cycle Fase 2 Preparazione dei dati

Una volta che i team hanno i dati esplorativi di cui hanno bisogno, e il momento di prepararli. Questo puo essere un processo che richiede tempo o breve e facile, a seconda di cio di cui l'azienda ha bisogno. Nel migliore dei casi, l' analista dei dati prendera tabelle diverse, combinarle e organizzarle in un modo particolare.

Quindi, il team di data science ha bisogno di pulire i dati per garantire che siano affidabili e originali. Devono rispettare i requisiti di controllo della qualita, che possono dipendere dalle esigenze di conformita dell'organizzazione. Integrano vari set di dati e li caricano in un magazzino. Cio consente agli utenti di accedere facilmente a dati affidabili e precisi in modo che possano generare informazioni dettagliate.

Data Science Life Cycle Fase 3 I

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team di analisi esplorativa dei dati eseguono analisi dei dati per pulire, trasformare e modellare i dati per identificare qualsiasi informazione preziosa in grado di ottimizzare il processo decisionale. Gli analisti dei dati adottano approcci diversi all'analisi dei dati che dipendono dagli obiettivi aziendali e dai problemi aziendali specifici.

L' apprendimento automatico, la modellazione e altre tecniche di deep learning sono strumenti popolari che molti scienziati utilizzano. Hanno solo bisogno di assicurarsi che l'analisi dei dati risponda alle domande specifiche che la leadership richiede. Le migliori pratiche standard per la preparazione, l'analisi e la pulizia dei dati includono -

  • Identificazione delle variabili
  • Analisi Uni e bivariate Trattamento dei
  • valori mancanti Rilevamento di valori
  • di outlier
  • Trasformazione di variabili
  • Creazione di dati

Data Science Life Cycle Step 4 Model Building

Data Science Step 4 Gli scienziati di Model Building Data Testano il loro lavoro finora e vedono se e necessario migliorare durante la fase di modellazione del ciclo di vita della scienza dei dati. I team devono dedicarsi al tempo necessario per esplorare e pulire a fondo i dati per costruire i modelli corretti. In caso contrario, verranno generati in base a informazioni difettose.

Gli scienziati possono utilizzare tecniche di apprendimento automatico che includono formazione, convalida e test. Una volta creato un modello di apprendimento da nuovi dati, gli utenti possono estrarre informazioni dettagliate. Al termine della fase di modellazione, gli scienziati conducono un audit per determinare il rendimento del modello e se e rilevante o meno per la questione aziendale. Il modello generera una comprensione piu approfondita delle inefficienze o delle esigenze dei clienti? In tal caso, il modello e efficace.

Data Science Life Cycle Step 5 Sviluppo del modello

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Infine, tutti i progetti scientifici devono uscire dallo stato di vita del progetto in stato di vita reale. Gli analisti usano qualche tipo di applicazione per completare questo. Registra tutti i modelli di apprendimento automatico perche i requisiti del linguaggio di programmazione variano a seconda delle esigenze di ogni business unit.

Una volta che gli utenti hanno accesso al modello di dati, probabilmente vorranno fornire un feedback. Piu accuratamente un team documenta il feedback, migliori sono i progetti di data science. La maggior parte delle aziende assume membri del team aggiuntivi per monitorare il flusso futuro del ciclo di vita del progetto.

Key Takeaways of Data Science Life Cycle

In conclusione, ecco cosa sapere sul ciclo di vita della scienza dei dati -

  • In primo luogo, le aziende devono concentrarsi sul tipo di dati che raccolgono. Cio richiede l'esecuzione di query sui database e l'utilizzo di competenze specifiche per il trasferimento dei dati.
  • La preparazione dei dati e il passo successivo. Richiede l'organizzazione e la combinazione di tabelle diverse in un modo particolare. Gli analisti devono inoltre rimuovere tutte le informazioni ridondanti prima di creare un modello di dati. Successivamente, dovrebbero condurre analisi esplorative dei dati per pulire, trasformare e modellare i dati. Questo e il modo in cui un'organizzazione generera informazioni utili per ottimizzare il processo decisionale.
  • Gli scienziati dei dati creeranno quindi un modello. Le fasi precedenti devono essere completate correttamente per garantire che il modello sia accurato. Gli scienziati utilizzano tipicamente tecniche di apprendimento automatico come la formazione, la convalida e il test.
  • Infine, il team scientifico deve trasferire il progetto nel mondo reale. In genere utilizzano una serie di applicazioni e registrano tutti i modelli nel caso in cui i requisiti del linguaggio di programmazione variino. Inoltre testano il processo prima che tutto sia distribuito.