Жизненный цикл науки о данных относится к этапам типичного проекта по науке о данных. Он включает в себя следующие этапы:
- Понимание бизнеса:
- Формулировка проблемы: этот этап включает в себя понимание бизнес-проблемы или вопроса, на который необходимо ответить. Очень важно четко и точно определить проблему.
- Понимание данных: на этом этапе необходимо понять требования к данным и объем проекта, а также определить KPI в этом проекте. - Сбор данных. На этом этапе релевантные данные собираются из различных источников, включая базы данных, API, веб-скрапинг, опросы и другие источники. На этом этапе важны качество и полнота данных.
- Этот этап завершается после определения источников данных, определения таблиц и полей и обнаружения несоответствий данных. - Исследовательский анализ данных (EDA). На этом этапе описательная статистика и визуализация используются для понимания данных и выявления закономерностей, тенденций, взаимосвязей, а также поиска недостающих значений и выбросы.
- Подготовка данных. Этот этап включает очистку, преобразование и форматирование данных, чтобы сделать их пригодными для анализа. Это включает в себя обработку отсутствующих значений, выбросов и несоответствий данных.
- Разработка функций. На этом этапе создаются новые функции или переменные на основе существующих данных, чтобы повысить производительность моделей.
- Моделирование. Этот этап включает в себя выбор подходящего алгоритма машинного обучения или статистической модели, обучение его работе с данными и оценку его эффективности. Это может включать настройку гиперпараметров модели и выбор лучшей модели на основе показателей производительности.
- Этот этап завершается после выбора модели, настройки гиперпараметров, поиска обучения модели и оценки модели. . - Развертывание модели. После того, как модель разработана и протестирована, она развертывается в рабочей среде для использования конечными пользователями. Это может включать интеграцию модели в веб-приложение или другую программную систему.
- Мониторинг и обслуживание модели. На этом этапе модель постоянно отслеживается на предмет производительности и точности, а также обновляется или переобучается по мере необходимости для поддержания ее производительности с течением времени.
Краткое изложение каждого этапа жизненного цикла науки о данных:
Заключение
В целом жизненный цикл науки о данных представляет собой итеративный процесс с петлями обратной связи между различными этапами. Это позволяет постоянно улучшать и уточнять модели и идеи, полученные из данных.
Юнес Хдейр АльБетави
