عملية علم البيانات: الفهم وجمع البيانات والنمذجة والنشر والتحقق

عادةً ما يتم اتباع مشاريع علوم البيانات في الصناعة كدورة حياة محددة جيدًا تضيف هيكلًا إلى المشروع وتحدد أهدافًا واضحة لكل خطوة. هناك العديد من هذه المنهجيات المتاحة مثل CRISP-DM و OSEMN و TDSP وما إلى ذلك. هناك مراحل متعددة في عملية علم البيانات تتعلق بمهام محددة يقوم بها أعضاء مختلفون في الفريق.

عندما تأتي مشكلة علم البيانات من العميل ، يجب حلها وتقديمها للعميل بطريقة منظمة. يتأكد هذا الهيكل من أن العملية الكاملة تتم بسلاسة حيث إنها تتضمن عدة أشخاص يعملون في أدوار محددة مثل مهندس الحلول ، مدير المشروع ، قائد المنتج ، مهندس البيانات ، عالم البيانات ، قائد DevOps ، إلخ. تأكد من أن جودة المنتج النهائي جيدة وأن المشاريع قد اكتملت في الوقت المحدد.

بنهاية هذا البرنامج التعليمي ، ستعرف ما يلي:

• فهم الأعمال
• جمع البيانات
• النمذجة
• تعيين
• التحقق من صحة العميل

فهم الأعمال

إن معرفة الأعمال والبيانات أمر في غاية الأهمية. نحتاج إلى تحديد الأهداف التي نحتاج إلى توقعها من أجل حل المشكلة المطروحة. نحتاج أيضًا إلى فهم المصادر التي يمكننا الحصول على البيانات منها وما إذا كانت هناك حاجة إلى بناء مصادر جديدة.

يمكن أن تكون أهداف النموذج هي أسعار المنازل ، وعمر العميل ، وتوقعات المبيعات ، وما إلى ذلك. يجب تحديد هذه الأهداف من خلال العمل مع العميل الذي لديه معرفة كاملة بمنتجاته ومشكلته. ثاني أهم مهمة هي معرفة نوع التنبؤ على الهدف.

سواء كان الانحدار أو التصنيف أو التجميع أو حتى التوصية. يجب تحديد أدوار الأعضاء وأيضًا تحديد كل شيء وعدد الأشخاص المطلوبين لإكمال المشروع. تم تحديد مقاييس النجاح أيضًا للتأكد من أن الحل ينتج نتائج مقبولة على الأقل.

يجب تحديد مصادر البيانات التي يمكن أن توفر البيانات اللازمة للتنبؤ بالأهداف المحددة أعلاه. قد تكون هناك أيضًا حاجة لبناء خطوط أنابيب لجمع البيانات من مصادر محددة والتي يمكن أن تكون عاملاً مهمًا لنجاح المشروع.

جمع البيانات

بمجرد تحديد البيانات ، نحتاج بعد ذلك إلى أنظمة لاستيعاب البيانات بشكل فعال واستخدامها لمزيد من المعالجة والاستكشاف من خلال إنشاء خطوط الأنابيب. الخطوة الأولى هي تحديد نوع المصدر. إذا كان في مقر الشركة أو على السحابة. نحتاج إلى استيعاب هذه البيانات في البيئة التحليلية حيث سنقوم بمزيد من العمليات عليها.

بمجرد استيعاب البيانات ، ننتقل إلى الخطوة الأكثر أهمية في عملية علوم البيانات وهي تحليل البيانات الاستكشافية (EDA). EDA هي عملية تحليل وتصور البيانات لمعرفة ماهية جميع مشكلات التنسيق والبيانات المفقودة.

يجب تسوية جميع التناقضات قبل الشروع في استكشاف البيانات لمعرفة الأنماط والمعلومات الأخرى ذات الصلة. هذه عملية تكرارية وتتضمن أيضًا رسم أنواع مختلفة من المخططات والرسوم البيانية لمعرفة العلاقات بين الميزات والميزات مع الهدف.

يجب إعداد خطوط الأنابيب لدفق البيانات الجديدة بانتظام إلى بيئتك وتحديث قواعد البيانات الحالية. قبل إنشاء خطوط الأنابيب ، يجب فحص العوامل الأخرى. مثل ما إذا كان يجب دفق البيانات على دفعات أو عبر الإنترنت ، سواء كانت عالية التردد أو منخفضة التردد.

النمذجة والتقييم

عملية النمذجة هي المرحلة الأساسية حيث يحدث التعلم الآلي. يجب تحديد المجموعة الصحيحة من الميزات وتدريب النموذج عليها باستخدام الخوارزميات الصحيحة. يحتاج النموذج المدرب بعد ذلك إلى تقييم للتحقق من كفاءته وأدائه على بيانات حقيقية.

تسمى الخطوة الأولى هندسة الميزات حيث نستخدم المعرفة من المرحلة السابقة لتحديد الميزات المهمة التي تجعل نموذجنا يعمل بشكل أفضل. هندسة الميزات هي عملية تحويل الميزات إلى أشكال جديدة وحتى دمج الميزات لتشكيل ميزات جديدة.

يجب أن يتم ذلك بعناية لتجنب استخدام الكثير من الميزات التي قد تؤدي إلى تدهور الأداء بدلاً من تحسينه. مقارنة المقاييس إذا كان كل نموذج يمكن أن يساعد في تحديد هذا العامل إلى جانب أهمية الميزات فيما يتعلق بالهدف.

بمجرد أن تصبح مجموعة الميزات جاهزة ، يحتاج النموذج إلى التدريب على أنواع متعددة من الخوارزميات لمعرفة أيها يحقق أفضل أداء. وهذا ما يسمى أيضًا بخوارزميات التدقيق الموضعي. ثم يتم أخذ أفضل الخوارزميات أداءً إلى أبعد من ذلك لضبط معلماتها للحصول على أداء أفضل. تتم مقارنة المقاييس لكل خوارزمية ولكل تكوين معلمة لتحديد النموذج الأفضل على الإطلاق.

تعيين

النموذج الذي تم الانتهاء منه بعد المرحلة السابقة يحتاج الآن إلى نشره في بيئة الإنتاج ليصبح قابلاً للاستخدام واختباره على بيانات حقيقية. يحتاج النموذج إلى التشغيل إما في شكل تطبيقات الهاتف المحمول / الويب أو لوحات المعلومات أو برامج الشركة الداخلية.

يمكن نشر النماذج إما على السحابة (AWS ، GCP ، Azure) أو الخوادم المحلية اعتمادًا على الحمل المتوقع والتطبيقات. يجب مراقبة أداء النموذج بشكل مستمر للتأكد من منع جميع المشكلات.

يحتاج النموذج أيضًا إلى إعادة تدريبه على البيانات الجديدة عندما يأتي عبر خطوط الأنابيب المحددة في مرحلة سابقة. يمكن أن تكون إعادة التدريب هذه إما غير متصلة بالإنترنت أو عبر الإنترنت. في وضع عدم الاتصال ، يتم إزالة التطبيق ، وإعادة تدريب النموذج ، ثم إعادة نشره على الخادم.

تُستخدم أنواع مختلفة من أطر عمل الويب لتطوير تطبيق الواجهة الخلفية الذي يأخذ البيانات من تطبيق الواجهة الأمامية ويغذيها إلى النموذج الموجود على الخادم. ثم ترسل واجهة برمجة التطبيقات (API) هذه التنبؤات من النموذج مرة أخرى إلى تطبيق الواجهة الأمامية. بعض الأمثلة على أطر عمل الويب هي Flask و Django و FastAPI.

التحقق من صحة العميل

هذه هي المرحلة الأخيرة من عملية علوم البيانات حيث يتم تسليم المشروع في النهاية إلى العميل لاستخدامه. يجب أن يمر العميل عبر التطبيق وتفاصيله ومعاييره. قد يتضمن أيضًا تقرير خروج يحتوي على جميع الجوانب الفنية للنموذج ومعايير التقييم الخاصة به. يحتاج العميل إلى تأكيد قبول الأداء والدقة التي حققها النموذج.

النقطة الأكثر أهمية التي يجب مراعاتها هي أن العميل أو العميل قد لا يكون لديه المعرفة التقنية بعلوم البيانات. لذلك ، من واجب الفريق تزويدهم بكل التفاصيل بطريقة ولغة يمكن للعميل فهمها بسهولة.

قبل ان تذهب

تختلف عملية علم البيانات من منظمة إلى أخرى ولكن يمكن تعميمها في المراحل الخمس الرئيسية التي ناقشناها. يمكن أن يكون هناك المزيد من المراحل بين هذه المراحل لحساب مهام أكثر تحديدًا مثل تنظيف البيانات وإعداد التقارير. بشكل عام ، يجب أن يعتني أي مشروع في علم البيانات بهذه المراحل الخمس وأن يتأكد من الالتزام بها في جميع المشاريع. يعد اتباع هذه العملية خطوة رئيسية في ضمان نجاح جميع مشاريع علوم البيانات.

تم تصميم هيكل برنامج Data Science لتسهيل أن تصبح موهبة حقيقية في مجال علوم البيانات ، مما يسهل عليك الحصول على أفضل صاحب عمل في السوق. سجل اليوم لتبدأ رحلة مسار التعلم مع upGrad!