Несомненно, в современном мире «наука о данных» модное слово. Все продолжают говорить о науке о данных. Но что такое наука о данных, очень немногие знают, каковы на самом деле этапы конвейера обработки данных, очень немногие знают. В этой статье я расскажу о конвейере обработки данных, начиная с полного базового.
На высоком уровне, если мы говорим о данных, на самом деле существует 3 этапа науки о данных, а именно:
Сбор данных
Моделирование данных
Развертывание данных
Сбор данных
Самый первый шаг, который входит в конвейер данных, - это Data Collection, что означает, что мы должны собирать данные. Очевидно, что для того, чтобы что-то сделать с данными, мы должны сначала их собрать, иначе это невозможно.
Данные - это новая нефть нынешнего века, и для ведения любого бизнеса в сегодняшнем мире у нас должны быть данные, иначе как можно получить представление и продвинуть бизнес или любую компанию или новый стартап, потому что данные - единственный ключ, который ведет нас к успеху, давая нам понимание, с помощью которого мы можем принимать важные решения.
Существует множество источников, с помощью которых можно собирать данные, например:
- Данные журнала
- Данные смарт-устройств
- Данные датчика
- Данные социальных сетей
- Данные опросов и т. Д.
Это первая часть конвейера обработки данных, в которой мы можем собирать данные.
Моделирование данных
Это самая большая часть конвейера науки о данных, потому что в этой части все действия / шаги, предпринятые нами для преобразования полученных данных в формат, который будет использоваться в любой модели машинного обучения или глубокого обучения.
Эта часть состоит из:
- Исследование данных: на этом этапе изучаются данные, т. е. идентифицируются важные функции, определяется корреляция функций, важность различных функций рассчитывается путем построения различных графиков или на основе базового описания, полученного с использованием некоторых функции различных библиотек, таких как pandas & numpy.
- Очистка данных: включает удаление нежелательных значений, заполнение отсутствующих значений.
- Преобразование данных: это включает преобразование категориальных данных в числовые данные путем их кодирования.
- Сокращение объема данных. На этом этапе удаляются нежелательные функции.
- Разделение данных. Теперь нам нужно разделить данные на набор для обучения, проверки и тестирования, чтобы построить модель, которая дает оптимальный результат. Чтобы узнать больше о разделении данных, обратитесь к моей статье:
Теперь это касается части моделирования данных, и отсюда мы должны перейти к последней части.
Развертывание данных
На этом этапе мы должны обучить модель с данными, которые мы моделировали до предыдущего раздела, а затем оценить модель, чтобы проверить, можно ли использовать модель в реальном мире.
Если модель имеет более низкую точность, мы должны поэкспериментировать, чтобы модель могла быть улучшена. Например, мы можем настроить гиперпараметры модели, чтобы улучшить результаты.
Наконец, мы развертываем модель или используем модель для реальных данных и получаем информацию, которая помогает нам развивать наш бизнес или что-то еще.
Я надеюсь, что моя статья дала глубокие знания о Data Science Pipeline, и мне удалось объяснить концепцию самым простым способом!
