Proceso de ciencia de datos: comprensión, recopilación de datos, modelado, implementación y verificación

Los proyectos de ciencia de datos en la industria generalmente se siguen como un ciclo de vida bien definido que agrega estructura al proyecto y define objetivos claros para cada paso. Hay muchas metodologías disponibles como CRISP-DM, OSEMN, TDSP, etc. Hay múltiples etapas en un proceso de ciencia de datos que pertenecen a tareas específicas que realizan los diferentes miembros de un equipo.

Cada vez que el cliente presenta un problema de ciencia de datos, debe resolverse y presentarse al cliente de forma estructurada. Esta estructura garantiza que el proceso completo se desarrolle sin problemas, ya que involucra a varias personas que trabajan en sus funciones específicas, como Arquitecto de soluciones, Gerente de proyecto, Líder de producto, Ingeniero de datos, Científico de datos, Líder de DevOps, etc. Seguir un Proceso de ciencia de datos también hace que asegurarse de que la calidad del producto final sea buena y que los proyectos se completen a tiempo.

Al final de este tutorial, sabrá lo siguiente:

• Comprensión empresarial
• Recopilación de datos
• Modelado
• Despliegue
• Validación del cliente

Comprensión empresarial

Tener conocimiento de negocios y datos es de suma importancia. Necesitamos decidir qué objetivos necesitamos predecir para resolver el problema en cuestión. También debemos comprender de qué fuentes podemos obtener los datos y si es necesario construir nuevas fuentes.

Los objetivos del modelo pueden ser los precios de la vivienda, la edad del cliente, el pronóstico de ventas, etc. Estos objetivos deben decidirse trabajando con el cliente que tiene un conocimiento completo de su producto y problema. La segunda tarea más importante es saber qué tipo de predicción sobre el objetivo es.

Ya sea regresión, clasificación, agrupamiento o incluso recomendación. Se deben decidir los roles de los miembros y también qué personas y cuántas personas se necesitarán para completar el proyecto. Las métricas para el éxito también se deciden para asegurarse de que la solución produzca resultados que sean al menos aceptables.

Es necesario identificar las fuentes de datos que pueden proporcionar los datos necesarios para predecir los objetivos decididos anteriormente. También puede existir la necesidad de construir canalizaciones para recopilar datos de fuentes específicas, lo que puede ser un factor importante para el éxito del proyecto.

Recopilación de datos

Una vez que se identifican los datos, luego necesitamos sistemas para ingerir los datos de manera efectiva y usarlos para su posterior procesamiento y exploración mediante la configuración de canalizaciones. El primer paso es identificar el tipo de fuente. Si es on-premise o on-cloud. Necesitamos ingerir estos datos en el entorno analítico donde realizaremos más procesos con ellos.

Una vez que se ingieren los datos, pasamos al paso más crucial del proceso de ciencia de datos, que es el análisis exploratorio de datos (EDA). EDA es el proceso de analizar y visualizar los datos para ver cuáles son todos los problemas de formato y los datos que faltan.

Todas las discrepancias deben normalizarse antes de continuar con la exploración de datos para encontrar patrones y otra información relevante. Este es un proceso iterativo y también incluye trazar varios tipos de tablas y gráficos para ver las relaciones entre las características y de las características con el objetivo.

Las canalizaciones deben configurarse para transmitir regularmente nuevos datos a su entorno y actualizar las bases de datos existentes. Antes de configurar tuberías, se deben verificar otros factores. Por ejemplo, si los datos deben transmitirse por lotes o en línea, si será de alta o baja frecuencia.

Modelado y evaluación

El proceso de modelado es la etapa central donde se lleva a cabo el aprendizaje automático. Es necesario decidir el conjunto correcto de funciones y entrenar el modelo con ellas usando los algoritmos correctos. Luego, el modelo entrenado debe evaluarse para verificar su eficiencia y rendimiento en datos reales.

El primer paso se llama Ingeniería de características, donde usamos el conocimiento de la etapa anterior para determinar las características importantes que hacen que nuestro modelo funcione mejor. La ingeniería de características es el proceso de transformar características en nuevas formas e incluso combinar características para formar nuevas características.

Debe hacerse con cuidado para evitar el uso de demasiadas funciones que pueden deteriorar el rendimiento en lugar de mejorarlo. Comparar las métricas de cada modelo puede ayudar a decidir este factor junto con la importancia de las características con respecto al objetivo.

Una vez que el conjunto de funciones está listo, el modelo debe entrenarse en varios tipos de algoritmos para ver cuál funciona mejor. Esto también se llama algoritmos de verificación puntual. Los algoritmos de mejor rendimiento se llevan más allá para ajustar sus parámetros para un rendimiento aún mejor. Las métricas se comparan para cada algoritmo y cada configuración de parámetros para determinar qué modelo es el mejor de todos.

Despliegue

El modelo que se finaliza después de la etapa anterior ahora debe implementarse en el entorno de producción para que sea utilizable y se pruebe con datos reales. El modelo debe ponerse en funcionamiento ya sea en forma de aplicaciones móviles/web o paneles o software interno de la empresa.

Los modelos se pueden implementar en la nube (AWS, GCP, Azure) o en servidores locales, según la carga esperada y las aplicaciones. El rendimiento del modelo debe monitorearse continuamente para asegurarse de que se eviten todos los problemas.

El modelo también debe volver a entrenarse con nuevos datos siempre que ingresen a través de las canalizaciones establecidas en una etapa anterior. Este reciclaje puede ser fuera de línea o en línea. En el modo fuera de línea, la aplicación se elimina, el modelo se vuelve a entrenar y luego se vuelve a implementar en el servidor.

Se utilizan diferentes tipos de marcos web para desarrollar la aplicación de back-end que toma los datos de la aplicación de front-end y los alimenta al modelo en el servidor. Esta API luego devuelve las predicciones del modelo a la aplicación front-end. Algunos ejemplos de marcos web son Flask, Django y FastAPI.

Validación del cliente

Esta es la etapa final de un proceso de ciencia de datos donde el proyecto finalmente se entrega al cliente para su uso. Se debe guiar al cliente a través de la aplicación, sus detalles y sus parámetros. También puede incluir un informe de salida que contenga todos los aspectos técnicos del modelo y sus parámetros de evaluación. El cliente debe confirmar la aceptación del rendimiento y la precisión lograda por el modelo.

El punto más importante que se debe tener en cuenta es que el cliente o el cliente podría no tener los conocimientos técnicos de Data Science. Por lo tanto, es deber del equipo proporcionarles todos los detalles de una manera y un lenguaje que el cliente pueda comprender fácilmente.

Antes de que te vayas

El proceso de ciencia de datos varía de una organización a otra, pero se puede generalizar en las 5 etapas principales que discutimos. Puede haber más etapas entre estas etapas para dar cuenta de tareas más específicas como la limpieza de datos y la generación de informes. En general, cualquier proyecto de ciencia de datos debe cuidar estas 5 etapas y asegurarse de cumplirlas en todos los proyectos. Seguir este proceso es un paso importante para garantizar el éxito de todos los proyectos de ciencia de datos.

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