Processus de science des données : compréhension, collecte de données, modélisation, déploiement et vérification

Les projets de science des données dans l'industrie sont généralement suivis comme un cycle de vie bien défini qui ajoute une structure au projet et définit des objectifs clairs pour chaque étape. Il existe de nombreuses méthodologies de ce type, telles que CRISP-DM, OSEMN, TDSP, etc. Il existe plusieurs étapes dans un processus de science des données concernant des tâches spécifiques effectuées par les différents membres d'une équipe.

Chaque fois qu'un problème de Data Science provient du client, il doit être résolu et présenté au client de manière structurée. Cette structure garantit que le processus complet se déroule de manière transparente car il implique plusieurs personnes travaillant sur leurs rôles spécifiques tels que l'architecte de solution, le chef de projet, le responsable produit, l'ingénieur de données, le scientifique de données, le responsable DevOps, etc. Suivre un processus de science des données rend également assurez-vous que la qualité du produit final est bonne et que les projets sont terminés à temps.

À la fin de ce didacticiel, vous saurez ce qui suit :

• Compréhension des affaires
• Collecte de données
• La modélisation
• Déploiement
• Validation client

Compréhension des affaires

Avoir une connaissance des affaires et des données est de la plus haute importance. Nous devons décider quelles cibles nous devons prévoir afin de résoudre le problème à résoudre. Nous devons également comprendre de quelles sources nous pouvons obtenir les données et si de nouvelles sources doivent être créées.

Les objectifs du modèle peuvent être les prix de l'immobilier, l'âge du client, les prévisions de ventes, etc. Ces objectifs doivent être déterminés en travaillant avec le client qui a une connaissance complète de son produit et de son problème. La deuxième tâche la plus importante est de savoir de quel type de prédiction il s'agit.

Qu'il s'agisse de régression, de classification, de clustering ou même de recommandation. Les rôles des membres doivent être décidés et aussi ce que tous et combien de personnes seront nécessaires pour mener à bien le projet. Des mesures de réussite sont également décidées pour s'assurer que la solution produit des résultats au moins acceptables.

Les sources de données doivent être identifiées afin de fournir les données nécessaires pour prévoir les objectifs décidés ci-dessus. Il peut également être nécessaire de créer des pipelines pour collecter des données à partir de sources spécifiques, ce qui peut être un facteur important pour la réussite du projet.

Collecte de données

Une fois les données identifiées, nous avons ensuite besoin de systèmes pour ingérer efficacement les données et les utiliser pour un traitement et une exploration ultérieurs en mettant en place des pipelines. La première étape consiste à identifier le type de source. S'il est sur site ou sur le cloud. Nous devons ingérer ces données dans l'environnement analytique où nous effectuerons d'autres processus dessus.

Une fois les données ingérées, nous passons à l'étape la plus cruciale du processus de science des données qui est l'analyse exploratoire des données (EDA). EDA est le processus d'analyse et de visualisation des données pour voir quels sont tous les problèmes de formatage et les données manquantes.

Toutes les divergences doivent être normalisées avant de procéder à l'exploration des données pour découvrir des modèles et d'autres informations pertinentes. Il s'agit d'un processus itératif qui comprend également le traçage de divers types de diagrammes et de graphiques pour voir les relations entre les caractéristiques et les caractéristiques avec la cible.

Des pipelines doivent être configurés pour diffuser régulièrement de nouvelles données dans votre environnement et mettre à jour les bases de données existantes. Avant de mettre en place des pipelines, d'autres facteurs doivent être vérifiés. Par exemple, si les données doivent être diffusées par lots ou en ligne, si elles seront à haute fréquence ou à basse fréquence.

Modélisation et évaluation

Le processus de modélisation est l'étape centrale où se déroule l'apprentissage automatique. Le bon ensemble de fonctionnalités doit être décidé et le modèle formé sur celles-ci à l'aide des bons algorithmes. Le modèle formé doit ensuite être évalué pour vérifier son efficacité et ses performances sur des données réelles.

La première étape est appelée Feature Engineering où nous utilisons les connaissances de l'étape précédente pour déterminer les caractéristiques importantes qui améliorent les performances de notre modèle. L'ingénierie des fonctionnalités est le processus de transformation des fonctionnalités en de nouvelles formes et même de combinaison de fonctionnalités pour former de nouvelles fonctionnalités.

Cela doit être fait avec soin afin d'éviter d'utiliser trop de fonctionnalités qui pourraient détériorer les performances au lieu de les améliorer. La comparaison des métriques si chaque modèle peut aider à décider de ce facteur ainsi que de l'importance des fonctionnalités par rapport à la cible.

Une fois que l'ensemble de fonctionnalités est prêt, le modèle doit être formé sur plusieurs types d'algorithmes pour voir lequel fonctionne le mieux. Ceci est également appelé algorithmes de vérification ponctuelle. Les algorithmes les plus performants sont ensuite poussés plus loin pour ajuster leurs paramètres pour des performances encore meilleures. Les métriques sont comparées pour chaque algorithme et chaque configuration de paramètre afin de déterminer quel modèle est le meilleur de tous.

Déploiement

Le modèle qui est finalisé après l'étape précédente doit maintenant être déployé dans l'environnement de production pour devenir utilisable et tester sur des données réelles. Le modèle doit être opérationnalisé sous la forme d'applications mobiles/Web, de tableaux de bord ou de logiciels internes à l'entreprise.

Les modèles peuvent être déployés sur le cloud (AWS, GCP, Azure) ou sur des serveurs sur site en fonction de la charge attendue et des applications. Les performances du modèle doivent être surveillées en permanence pour s'assurer que tous les problèmes sont évités.

Le modèle doit également être recyclé sur de nouvelles données chaque fois qu'elles arrivent via les pipelines définis à un stade antérieur. Ce recyclage peut être hors ligne ou en ligne. En mode déconnecté, l'application est arrêtée, le modèle est recyclé, puis redéployé sur le serveur.

Différents types de frameworks Web sont utilisés pour développer l'application backend qui récupère les données de l'application frontale et les transmet au modèle sur le serveur. Cette API renvoie ensuite les prédictions du modèle à l'application frontale. Quelques exemples de frameworks Web sont Flask, Django et FastAPI.

Validation client

Il s'agit de la dernière étape d'un processus de science des données où le projet est finalement remis au client pour son utilisation. Le client doit parcourir l'application, ses détails et ses paramètres. Il peut également inclure un rapport de sortie qui contient tous les aspects techniques du modèle et ses paramètres d'évaluation. Le client doit confirmer l'acceptation des performances et de la précision obtenues par le modèle.

Le point le plus important à garder à l'esprit est que le client ou le client peut ne pas avoir les connaissances techniques de Data Science. Par conséquent, il est du devoir de l'équipe de leur fournir tous les détails d'une manière et d'un langage facilement compréhensibles par le client.

Avant que tu partes

Le Data Science Process varie d'une organisation à l'autre mais peut être généralisé dans les 5 grandes étapes que nous avons évoquées. Il peut y avoir plus d'étapes entre ces étapes pour tenir compte de tâches plus spécifiques telles que le nettoyage des données et la création de rapports. Globalement, tout projet Data Science doit prendre en compte ces 5 étapes et s'assurer de les respecter pour tous les projets. Suivre ce processus est une étape majeure pour assurer le succès de tous les projets de Data Science.

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