¿Cómo construir un entorno colaborativo de ciencia de datos?

La ciencia de datos ha superado su fase incipiente y ahora incorpora a muchas personas, comunidades y modelos dentro de ella. Los canales de comunicación y las plataformas de intercambio de información y conocimiento que se han vuelto populares son los blogs, los artículos, GitHub, las reuniones y los talleres de ciencia de datos. Sin embargo, estos son a menudo limitados debido a varias restricciones. En un momento, alguien puede encontrarlos demasiado centrados en la teoría y carentes de un código completo, por lo que no se prueban a sí mismos en ejemplos de la vida real. En otras ocasiones, los científicos de datos pueden encontrar disponibilidad de todos los datos, códigos y modelos detallados, pero descubrir que algunas de las bibliotecas o todo el marco son incompatibles con sus versiones. Estos problemas pueden surgir tanto en la cooperación dentro del equipo como entre equipos.

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Necesidad de un entorno de ciencia de datos

Por lo tanto, para garantizar que la experiencia entre los grupos siga siendo la misma, todos los científicos de datos deben usar la misma plataforma. Aquí surge la pregunta : ¿cómo construir un entorno colaborativo de ciencia de datos ?Esto asegura una mayor precisión y menores tiempos de procesamiento. Solo puede tener lugar si todos los participantes emplean los mismos recursos en la nube a los que tienen acceso en una organización.

La cooperación es esencial en las grandes empresas, especialmente cuando hay varios equipos y cada equipo tiene muchos miembros diferentes. Afortunadamente, las tecnologías de la nube se han vuelto asequibles hoy en día, lo que permite construir la infraestructura necesaria que luego puede respaldar una plataforma para la experimentación, el modelado y las pruebas.

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Cuando se preguntacómo crear un entorno colaborativo de ciencia de datos, varias herramientas pueden ayudarlo.Una de las herramientas más comunes es Databricks. Por otro lado, considere un caso en el que necesita hacer su trabajo en una nube existente donde las reglas que rigen la política de datos del cliente son estrictas. Las herramientas no son estándar y las configuraciones son personalizadas. En tales casos, necesitaría su plataforma de ciencia de datos preconstruida para aprovechar las oportunidades.

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Factores a considerar

Algunos de los factores que deben tenerse en cuenta en tal caso son los modelos desarrollados que puede ajustar y reutilizar para otros pronósticos si el entorno de desarrollo y capacitación es el mismo. Además, los datos de entrada, los modelos y los resultados deben estar disponibles para todos los miembros del equipo si la seguridad del lago de datos está estrictamente controlada. Los científicos de datos deben utilizar herramientas de ciencia de datos personalizadas y fuentes de datos en una ubicación para un análisis más eficiente y preciso.

Por lo tanto, uno puede imaginar un entorno de ciencia de datos como una plataforma para analizar datos de muchas maneras diferentes por parte de una variedad de personas. Pueden incluir científicos de datos, analistas de negocios, desarrolladores y gerentes. Todo el lago de datos y todos los nodos de cómputo que están organizados en forma de clústeres de CPU o GPU conforman el entorno de ciencia de datos. Dado que los datos más actualizados y confiables están presentes en el lago de datos y el almacenamiento está conectado, los miembros pueden excluir las operaciones de importación y exportación de datos. La capacitación, las pruebas y los informes se sincronizan. Además, los participantes pueden copiar la última configuración del modelo y el modelo se basa en varios parámetros, según sea necesario. Veamos ahora un poco más en detalle sobre el diseño y la implementación del entorno.

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Arquitectura de entorno mínimo

Ahora veremos un entorno de almacenamiento de archivos distribuido primario. En esto, puede usar, por ejemplo, Apache Hadoop. Apache Hadoop es un marco de código abierto que permite el procesamiento paralelo, y las personas pueden usarlo para almacenar conjuntos de datos masivos en varios clústeres de computadoras. Tiene un sistema de archivos de marca registrada conocido como Hadoop Distributed File System (HDFS). Este sistema es esencial y se ocupa de la redundancia de datos en varios nodos y la escalabilidad. Además de esto, está Hadoop YARN, que es un marco. Es responsable de programar trabajos para ejecutar tareas de procesamiento de datos en los diferentes nodos. Los nodos mínimos esperados son tres en número para este entorno, y crea el clúster de Hadoop de 3 nodos.

Tenga en cuenta que la transmisión se puede integrar en el entorno con la plataforma de procesamiento de transmisión de Kafka en el caso de la ingesta continua de datos provenientes de varias fuentes. El procesamiento de flujo no incluye ninguna tarea designada por separado. La única función que hace es cambiar a formato parquet los valores originales separados por delimitadores. El formato parquet es más flexible en comparación con Hive, ya que no requiere ningún esquema predefinido. Tenga en cuenta que hay casos en los que los valores transmitidos son completamente diferentes de las expectativas estándar, ya sea que se lleve a cabo una transformación personalizada o que los datos se almacenen en el formato original en el HDFS. La razón de una explicación detallada de esta etapa se puede encontrar en el hecho de que es una parte muy vital del proceso. Dado que no hay proyectos dedicados o análisis preparados que puedan dar cuenta de los datos, la canalización debe ponerlos a disposición de manera que el científico de datos pueda comenzar a trabajar en un conjunto sin pérdida de información. Todos los datos están disponibles en el lago de datos y están conectados en casos de uso diseñados. Las fuentes de datos pueden diferir y pueden tomar la forma de diferentes archivos de registro o varios tipos de servicios y entradas del sistema, por nombrar solo dos.

Una vez que el lago de datos está listo, los clústeres deben configurarse para que los científicos de datos puedan disfrutar de un entorno con todas las herramientas necesarias y oportunidades variadas. El conjunto de herramientas necesario se explica a continuación. Continuando con el entorno de ejemplo existente, Apache Spark se puede instalar en todos los nodos. Este es un marco informático de clúster, y su controlador se ejecuta dentro de un proceso maestro de aplicación que YARN administra en el clúster. El creador del entorno también debe asegurarse de que Python esté presente en todos los nodos y que las versiones sean las mismas con todas las bibliotecas básicas de ciencia de datos disponibles. Como opción, el creador del entorno también puede optar por instalar R en todos los nodos del clúster y Jupyter Notebook en al menos dos. TensorFlow va encima de Spark. Las herramientas de análisis como KNIME también se recomiendan en uno de los nodos de datos o en los servidores adjuntos.

Finalmente, una vez que el entorno esté listo, el entorno de ciencia de datos debe proporcionar a todos los científicos de datos y sus equipos un acceso cooperativo listo para todos los datos disponibles.

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