Семиступенчатая процедура построения модели науки о данных 

Важность науки о данных очевидна, поскольку ее называют самой сексуальной работой 21 века. Предприятия развертывают проекты ИИ для множества различных компаний в разных отраслях. Все развертывания проектов по науке о данных основаны на четком понимании бизнес-проблемы с применением алгоритмов искусственного интеллекта/машинного обучения, что приводит к модели науки о данных, удовлетворяющей потребности бизнеса.

При построении бизнес-модели для анализа данных следует помнить одну вещь: нет ничего идеального, и все дело в методе проб и ошибок. Специалисты по обработке данных постоянно настраивают алгоритмы и модели для достижения высочайшего уровня точности. Тем не менее создание модели науки о данных - это долгий процесс, состоящий из множества этапов. Вот как вы можете построить эффективную модель науки о данных.

Шаг 1: понимание бизнес-проблемы

Хотя это не следует рассматривать как один из шагов построения модели науки о данных, эксперты считают, что, если специалисты по данным не знают бизнес-проблему, на каком основании они будут строить модель науки о данных? Следует знать, какую проблему пытаются решить специалисты по данным.

Понимание модели процесса обработки данных и конечной цели построения бизнес-модели обработки данных. Кроме того, установление конкретных, поддающихся количественной оценке целей поможет специалистам по обработке данных измерить рентабельность инвестиций в проект по науке о данных, а не просто развернуть его в качестве доказательства концепции, которое позже будет отложено.

Шаг 2: Сбор данных

Как только специалисты по обработке данных узнают проблему, которую они пытаются решить, следующим шагом будет сбор данных. Сбор данных - это сбор соответствующих данных, которые включают как структурированные, так и неструктурированные данные. Некоторые хорошо известные репозитории данных - это системы поиска наборов данных, Kaggle, NCBI, UCI ML Repository и т. д. Специалисты по данным следят за тем, чтобы они собирали данные, которые имеют отношение к бизнес-проблеме, в противном случае большую часть времени уходит на сортировку данных.

Шаг 3. Подготовка данных

Как только специалисты по обработке данных получат соответствующие данные, им необходимо сформировать эти данные, чтобы обучить модель обработки данных. Подготовка данных состоит из очистки, агрегирования, маркировки, преобразования и т. д. Процедуры подготовки данных включают

• Стандартизирование форматов для разных источников данных
• Устранение данных дедупликации
• Удаление неверных данных
• Улучшении и дополнении данных
• Нормализованию или стандартизированию данных, чтобы преобразовать их в форматированные диапазоны
• Разделению данных на наборы для тестирования и проверки.

Помните, что очистка и подготовка данных - дело трудоемкое. Но это также один из важных шагов при построении моделей науки о данных. Время, затрачиваемое на очистку данных, определенно дает заметные результаты.

Шаг 4: анализ закономерностей в данных

После очистки данных у специалистов по данным есть ценные и полезные данные для построения моделей в науке о данных. Следующим шагом является выявление закономерностей и тенденций в данных. На этом этапе очень помогают такие инструменты, как Micro strategy и Tableau. Специалисты по обработке данных должны создать интуитивно понятную панель управления и проверять наличие важных закономерностей в данных.

Специалисты по обработке данных будут знать движущие факторы бизнес-проблем. Например, если речь идет об особенностях ценообразования, они будут знать все подробности об этом - колеблется ли цена, почему, когда и т. д.

Шаг 5: Особенности обучающей модели

Специалисты по обработке данных имеют данные хорошего качества наряду с информацией о тенденциях и закономерностях в данных, пришло время обучить модель данным, применяя различные алгоритмы и методы. Это включает в себя выбор и применение методики модели, обучение модели, установку и настройку гиперпараметров модели, проверку модели, сбор данных, разработку и тестирование модели, выбор алгоритма и оптимизацию модели.

Специалисты по обработке данных должны выбрать правильный алгоритм с учетом требований к данным. Кроме того, они также должны понимать, нужна ли объяснимая или интерпретируемая модель, тестировать различные версии модели и т. д. Разработанную таким образом модель можно проверить на ее функциональность.

Шаг 6: Оценка модели

Утверждение и оценка модели во время обучения - это важный этап оценки различных показателей для принятия решения о том, есть ли у специалиста по данным успешная контролируемая модель науки о данных. Планирование и оценка модели - это решающий этап, поскольку он управляет решением стратегии или модели обучения и дает оценку эффективности качества выбранной в конечном итоге модели. Используются такие методы, как кривая ROC или перекрестная проверка, которые отлично подходят для обобщения выходных данных модели для новых данных. Если модель дает плодотворные результаты, специалисты по обработке данных могут запустить ее в производство.

Шаг 7: Запуск модели в производство

Этот этап означает проверку того, насколько хорошо модель может работать в реальном мире. Этот шаг также известен как «введение в действие» модели. Специалисты по обработке данных должны развернуть модель и постоянно измерять ее производительность, а также изменять различные функции, чтобы улучшить общую производительность модели. В зависимости от бизнес-требований эксплуатация модели может варьироваться от простого создания отчета до более сложного развертывания с несколькими конечными точками. Однако специалисты по данным должны обеспечивать постоянные улучшения и итерации, поскольку технологические возможности и бизнес-требования меняются довольно часто.