Наука о данных — увлекательная технология, которая быстро развивается. Чтобы не отставать от отрасли, нужно быть готовым потратить некоторое время на исследования и освежение навыков и знаний. Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом, работающим в области науки о данных, или кандидатом, который только начинает, всегда считается хорошей практикой быть на связи с ресурсами, которые держат вас в курсе текущих тенденций. Давайте начнем!
Что такое наука о данных?
Наука о данных объединяет несколько областей, включая статистику, научные методы, искусственный интеллект (ИИ) и анализ данных, для извлечения ценности из данных.
Тех, кто занимается наукой о данных, называют учеными данных, и они сочетают в себе ряд навыков для анализа данных, собранных из Интернета, смартфонов, клиентов, датчиков и других источников, для получения практических идей.
Наука о данных включает в себя подготовку данных для анализа, включая очистку, агрегирование и обработку данных для выполнения расширенного анализа данных. Затем аналитические приложения и специалисты по данным могут анализировать результаты, чтобы выявить закономерности и дать бизнес-руководителям возможность делать обоснованные выводы.
Что такое данные?
Данные — это информация, обрабатываемая или сохраняемая компьютером. Эта информация может быть в виде текстовых документов, изображений, аудиоклипов, программ или других типов данных.
Жизненный цикл науки о данных
Жизненный цикл науки о данных — это повторяющийся набор шагов, которые вы предпринимаете для выполнения проекта или анализа. Поскольку каждый проект и команда по науке о данных разные, каждый конкретный жизненный цикл науки о данных отличается. Тем не менее, большинство проектов по науке о данных, как правило, проходят через один и тот же общий жизненный цикл этапов науки о данных.
Этот жизненный цикл состоит из пяти шагов:
- Определение проблемы
- Сбор данных
- Подготовка данных
- Исследовательский анализ данных (EDA)
- Построение модели
На следующей диаграмме показан типичный жизненный цикл проекта по науке о данных.
Определение проблемы
Этап постановки задачи — это первый и самый важный этап решения задачи аналитики. Это может решить или разрушить весь проект. Проблема не будет достаточно ясной с аналитической точки зрения, чтобы сразу же приступить к ее решению. Проблема должна быть хорошо сформулирована.
Хорошая задача по науке о данных должна быть актуальной, конкретной и однозначной. Это должно соответствовать бизнес-стратегии.
Сбор данных
Сбор данных определяется как процедура сбора, измерения и анализа точной информации для исследования с использованием стандартных проверенных методов. Исследователь может оценить свою гипотезу на основе собранных данных.
В большинстве случаев сбор данных является первичным и наиболее важным этапом исследования, независимо от области исследования. Подход к сбору данных различен для разных областей исследования, в зависимости от требуемой информации.
Подготовка данных
Подготовка данных — это процесс очистки и преобразования необработанных данных перед их обработкой и анализом. Это важный шаг перед обработкой, который часто включает переформатирование данных, внесение исправлений в данные и объединение наборов данных для обогащения данных.
Подготовка данных часто является длительным мероприятием для специалистов по данным или бизнес-пользователей, но в качестве предварительного условия важно помещать данные в контекст, чтобы превратить их в идеи и устранить предвзятость, возникающую из-за низкого качества данных.
Например, процесс подготовки данных обычно включает стандартизацию форматов данных, обогащение исходных данных и/или удаление выбросов.
Исследовательский анализ данных
Исследовательский анализ данных - это подход к анализу наборов данных для обобщения их основных характеристик, часто с использованием статистической графики и других методов визуализации данных.
Это помогает определить, как лучше всего манипулировать источниками данных, чтобы получить нужные ответы, упрощая специалистам по данным обнаружение закономерностей, выявление аномалий, проверку гипотез или проверку предположений.
Основная цель EDA — помочь просмотреть данные, прежде чем делать какие-либо предположения. Это может помочь выявить очевидные ошибки, а также лучше понять закономерности в данных, обнаружить выбросы или аномальные события, найти интересные взаимосвязи между переменными.
Построение модели
Это один из самых захватывающих этапов в жизненном цикле. Наборы данных обычно делятся на тестовые, обучающие и проверочные. Определяются используемые алгоритмы. Модели строятся и оцениваются непрерывно. Результаты различных моделей интерпретируются на основе критериев успеха и испытаний. Это итеративный этап, который продолжается до тех пор, пока результаты не достигнут ожидаемых контрольных показателей.
Я надеюсь, что эта статья поможет вам получить базовые знания о жизненном цикле науки о данных.
Спасибо за прочтение!
