Освоение рабочего процесса в Data Science

Освоение рабочего процесса в Data Science' can be condensed to 'Рабочий процесс в Data Science'.

Фото от Aron Visuals на Unsplash

Уверенно ориентируйтесь в своих проектах по науке о данных с помощью этих 6 простых этапов!

Введение

В современном мире, основанном на данных, нам необходимо ориентироваться в огромном количестве информации, чтобы извлечь ценные идеи. Для того чтобы надежно пройти через эти сложные воды, нам необходим надежный компас: рабочий процесс науки о данных.

Что такое рабочий процесс науки о данных?

Рабочий процесс науки о данных – это структурированная система этапов, которая помогает научным работникам по данным эффективно ориентироваться в сложностях проектов по науке о данных.

Этапы

1) Определение2) Сбор3) Подготовка4) Исследование5) Анализ6) Коммуникация

Важность

Рабочий процесс науки о данных предоставляет научным работникам по данным возможность сотрудничать эффективно и результативно при извлечении ценности из данных.

Проблемы

Рабочий процесс науки о данных является итеративным, поэтому важно учитывать необходимость пересмотра предыдущих этапов, когда появляются новые идеи.

Альтернативные структуры

Не существует универсального рабочего процесса науки о данных, поэтому в этой статье предлагается персонализированный подход, основанный на широко признанных структурах, таких как CRISP-DM и OSEMN.

Фото от Brett Jordan на Unsplash

1) Определение

Этап определения включает четкую формулировку проекта, чтобы гарантировать, что усилия, ожидания и ресурсы согласованы с общей целью и направлением.

Техники

КонтекстСоберите контекстуальную информацию, связанную с проектом (например, причины, цели, проблемы, ожидания, последствия)

ЦелиОпределите желаемые результаты, измеримые цели и основные вопросы, прежде чем разбивать задачи на отдельные, управляемые компоненты

ОграниченияОпределите ограничения проекта, учитывая важные факторы (например, доступность ресурсов, ограничения времени, доступность данных, этические соображения)

Фото от Fer Troulik на Unsplash

2) Сбор

Этап сбора включает получение необходимых данных для выполнения осмысленного анализа на основе точной информации.

Техники

Требования к даннымОпределите, какие данные необходимы для правильного подхода к проекту (например, формат, переменные, временной диапазон, детализация)

Источники данныхНайдите надежные и актуальные источники данных (например, базы данных, API, файлы, показания датчиков)

АутентификацияПолучите необходимые разрешения для доступа к данным (например, электронная почта/пароль, OAuth, ключ API, robots.txt)

СборПолучите данные с использованием соответствующих методов (например, SQL-запросы, вызовы API, веб-скрапинг, ручной ввод данных)

Управление даннымиОбрабатывайте данные в соответствии с лучшими практиками (например, качество данных, управление данными, безопасность данных)

Фото от Darren Ahmed Arceo на Unsplash

3) Подготовка

Этап подготовки включает обработку исходных данных для достижения последовательного и структурированного формата, который хорошо подходит для надежного анализа.

Техники

Очистка данныхВыявление и обработка ошибок и несоответствий в данных (например, отсутствующие значения, дублирующиеся записи, аномалии, форматы данных)

Интеграция данныхСовмещение данных из различных источников с обеспечением согласованности (например, переменные, соглашения об именах, индексирование)

Инженерия признаковФормирование значимых признаков из необработанных данных (например, выбор признаков, создание признаков, преобразование данных)

Фото от Iqx Azmi on Unsplash

4) Исследование

Этап исследования предполагает понимание основных характеристик данных для формулирования действительных гипотез, выявления проблем и уточнения определения проекта.

Техники

Анализ распределенияИзучение распределения каждой переменной (например, среднее значение, медиана, стандартное отклонение, асимметрия, выбросы)

Анализ зависимостейИсследование и количественная оценка взаимосвязей между переменными для понимания их влияния друг на друга (например, корреляции, взаимодействия, ковариации, анализ временных рядов)

Сегментация данныхИзучение данных с помощью различных сегментов и подмножеств для понимания вариации паттернов в разных группах

Формирование гипотезФормирование первоначальных идей для разработки гипотез о взаимосвязях и паттернах

Фото от Julia Koblitz on Unsplash

5) Анализ

Этап анализа предполагает проведение всестороннего исследования данных для разработки надежного решения, способного предоставлять ценные понимания.

Техники

Проверка гипотезПрименение статистических тестов для оценки статистической значимости наблюдаемых паттернов и взаимосвязей (например, t-тест, ANOVA, хи-квадрат тест)

Продвинутые техникиИспользование продвинутых алгоритмов, соответствующих конкретным гипотезам (например, анализ временных рядов, регрессионный анализ, обнаружение аномалий)

МоделированиеВыбор, построение и оценка подходящих моделей с соответствующими метриками для определения оптимальной конфигурации с учетом компромиссов, таких как сложность, интерпретируемость и производительность

Фото от Patrick Fore on Unsplash

6) Коммуникация

Этап коммуникации предполагает представление проекта и его результатов заинтересованным лицам для создания ясности и осведомленности.

Техники

Развертывание моделиРазвертывание модели для использования в реальном мире (например, создание API, создание веб-приложения, интеграция в существующую систему)

Мониторинг и регистрацияВнедрение отслеживания производительности и регистрации проблем для модели во время использования

ДокументированиеСоздание всесторонней документации проекта, охватывающей технические детали (например, архитектура модели, источники данных, предположения, ограничения)

Отчетность и презентацияСоставление и представление кратких, информативных и увлекательных сводок проекта (например, цели, методы, результаты, понимания, ключевые выводы)

Фото от Jordan Madrid on Unsplash

Заключение

Рабочий процесс по работе с данными является важным инструментом, поскольку он обеспечивает структуру и организацию сложных проектов, что приводит к улучшению принятия решений, усилению сотрудничества и повышению точности.

Наука о данных является динамичной областью, и хотя рабочий процесс обеспечивает надежную основу, его следует адаптировать под конкретные потребности и цели проекта.

Принятие и применение рабочего процесса по работе с данными позволит специалистам по данным оптимизировать свой процесс и успешно работать в постоянно меняющемся и растущем море данных.

Ссылки

[1] J. Saltz, Что такое рабочий процесс науки о данных? (2022), Альянс процессов науки о данных[2] P. Guo, Рабочий процесс науки о данных: обзор и проблемы (2013), Коммуникации ACM[3] Springboard, Процесс науки о данных (2016), VoAGI[4] S. Gupta, Процесс науки о данных: практическое руководство для начинающих (2022), Springboard[5] M. Tabladillo, Жизненный цикл процесса науки о данных команды (2022), Microsoft[6] D. Cielen, A. Meysman, M. Ali, Введение в науку о данных – Глава 2: Процесс науки о данных (2016), Manning Publications[7] Z. Awofeso, Руководство для начинающих по структурированию рабочего процесса проекта науки о данных (2023), Analytics Vidhya[8] N. Hotz, Что такое CRISP-DM? (2023), Альянс процессов науки о данных[9] J. Brownlee, Как работать над проблемой, как ученый по данным (2014), Овладение машинным обучением