Bagaimana Cara Membangun Lingkungan Ilmu Data Kolaboratif?

Ilmu data telah melampaui fase awal dan sekarang menggabungkan banyak orang, komunitas, dan model di dalamnya. Saluran komunikasi dan platform berbagi informasi dan pengetahuan yang menjadi populer adalah blog, makalah, GitHub, pertemuan dan lokakarya ilmu data. Namun, hal ini seringkali terbatas karena berbagai kendala. Pada suatu waktu, seseorang mungkin menganggap mereka terlalu fokus pada teori dan kekurangan kode yang lengkap, sehingga gagal menguji diri mereka sendiri pada contoh kehidupan nyata. Di lain waktu, ilmuwan data mungkin menemukan ketersediaan semua data, kode, dan model terperinci, tetapi menemukan bahwa beberapa pustaka atau seluruh kerangka kerja tidak kompatibel dengan versinya. Masalah-masalah ini dapat muncul dalam kerja sama intra-tim dan antar-tim.

Lihat Sertifikat Profesional Ilmu Data upGrad di BDM dari IIM Kozhikode.

Kebutuhan Lingkungan Ilmu Data

Oleh karena itu, untuk memastikan bahwa pengalaman lintas kelompok tetap sama, semua data scientist harus menggunakan platform yang sama. Di sini muncul pertanyaan : bagaimana membangun lingkungan ilmu data yang kolaboratif ?Ini memastikan akurasi yang lebih tinggi dan waktu pemrosesan yang lebih rendah. Itu hanya dapat terjadi jika semua peserta menggunakan sumber daya cloud yang sama yang dapat mereka akses di organisasi.

Kerja sama sangat penting di perusahaan besar, terutama di mana terdapat banyak tim dan setiap tim memiliki banyak anggota yang berbeda. Untungnya, teknologi cloud telah menjadi terjangkau saat ini, yang memungkinkan pembangunan infrastruktur yang diperlukan yang kemudian dapat mendukung platform untuk eksperimen, pemodelan, dan pengujian.

Lihat Kursus Ilmu Data upGrad

Saat Anda bertanya-tanyabagaimana membangun lingkungan ilmu data kolaboratif, berbagai alat dapat membantu Anda.Salah satu alat yang lebih umum adalah Databricks. Di sisi lain, pertimbangkan kasus di mana Anda perlu melakukan pekerjaan Anda di cloud yang ada di mana aturan yang mengatur kebijakan data pelanggan sangat ketat. Alatnya tidak standar dan konfigurasi disesuaikan. Dalam kasus seperti itu, Anda memerlukan platform ilmu data yang telah dibuat sebelumnya untuk memanfaatkan peluang.

Baca Artikel Ilmu Data populer kami

Faktor yang Perlu Dipertimbangkan

Beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan dalam kasus seperti itu adalah model yang dikembangkan yang dapat Anda sesuaikan dan gunakan kembali untuk prakiraan lain jika lingkungan pengembangan dan pelatihannya sama. Selain itu, data input, model, dan hasil harus tersedia untuk semua anggota tim jika keamanan data lake dikontrol dengan ketat. Ilmuwan data harus menggunakan alat sains data yang disesuaikan dan sumber data di satu lokasi untuk analisis yang lebih efisien dan akurat.

Dengan demikian, dapat dibayangkan lingkungan ilmu data sebagai platform untuk menganalisis data dengan berbagai cara oleh berbagai individu. Mereka dapat mencakup ilmuwan data, analis bisnis, pengembang, dan manajer. Seluruh data lake dan semua node komputasi yang disusun dalam bentuk cluster CPU atau GPU bersama-sama membentuk lingkungan ilmu data. Karena data terbaru dan andal ada di data lake, dan penyimpanan terhubung, anggota dapat mengecualikan operasi impor dan ekspor data. Pelatihan, pengujian, dan pelaporan disinkronkan. Selanjutnya, peserta dapat menyalin konfigurasi model terakhir dan model tersebut didasarkan pada berbagai parameter, sesuai kebutuhan. Mari kita lihat sedikit lebih detail mengenai desain dan penyebaran lingkungan.

Baca Artikel Populer Kami Terkait MBA

Arsitektur Lingkungan Minimal

Kami sekarang akan melihat lingkungan penyimpanan file terdistribusi utama. Dalam hal ini, Anda dapat menggunakan, misalnya, Apache Hadoop. Apache Hadoop adalah kerangka kerja sumber terbuka yang memungkinkan pemrosesan paralel, dan individu dapat menggunakannya untuk menyimpan kumpulan data besar di berbagai kluster komputer. Ini memiliki sistem file bermerek dagang yang dikenal sebagai Hadoop Distributed File System (HDFS). Sistem ini sangat penting dan menangani redundansi data di berbagai node dan skalabilitas. Selain itu, ada Hadoop YARN yang merupakan kerangka kerja. Ini bertanggung jawab untuk menjadwalkan pekerjaan untuk menjalankan tugas pemrosesan data di berbagai node. Jumlah minimum node yang diharapkan adalah tiga untuk lingkungan ini, dan ini menciptakan 3-Node Hadoop Cluster.

Perhatikan bahwa streaming dapat dibangun ke dalam lingkungan dengan platform pemrosesan aliran Kafka jika terjadi penyerapan data terus menerus yang berasal dari berbagai sumber. Pemrosesan aliran tidak mencakup tugas yang ditentukan secara terpisah. Satu-satunya fungsi yang dilakukannya adalah dengan mengubah ke format parket nilai asli yang dipisahkan oleh pembatas. Format parket lebih fleksibel jika dibandingkan dengan Hive, karena tidak memerlukan skema yang telah ditentukan sebelumnya. Perhatikan bahwa ada kasus ketika nilai yang dialirkan sama sekali berbeda dari ekspektasi standar, baik transformasi yang disesuaikan terjadi atau data disimpan dalam format asli di HDFS. Alasan untuk penjelasan rinci tentang tahap ini dapat ditemukan dalam fakta bahwa ini merupakan bagian yang sangat vital dari proses tersebut. Karena tidak ada proyek khusus atau analisis yang disiapkan yang dapat dipertanggungjawabkan oleh data, pipeline harus menyediakannya sedemikian rupa sehingga ilmuwan data dapat mulai mengerjakan suatu rangkaian tanpa kehilangan informasi. Semua data tersedia di data lake dan terhubung dalam kasus penggunaan yang dirancang. Sumber data mungkin berbeda dan dapat berupa file log yang berbeda atau berbagai jenis layanan dan input sistem, untuk menyebutkan dua saja.

Setelah data lake siap, cluster harus dikonfigurasi sehingga data scientist dapat menikmati lingkungan dengan semua alat yang dibutuhkan dan berbagai peluang. Toolset yang diperlukan dijelaskan selanjutnya. Melanjutkan lingkungan contoh yang ada, Apache Spark dapat diinstal di semua node. Ini adalah kerangka komputasi cluster, dan drivernya berjalan dalam proses master aplikasi yang dikelola di cluster oleh YARN. Pembangun lingkungan juga harus memastikan bahwa Python ada di semua node dan versinya sama dengan semua pustaka ilmu data dasar yang tersedia. Sebagai opsi, pembuat lingkungan juga dapat memilih untuk menginstal R di semua node cluster dan Jupyter Notebook setidaknya di dua node. TensorFlow berada di atas Spark. Alat analitik seperti KNIME juga direkomendasikan di salah satu node data atau server yang terpasang.

Terakhir, setelah lingkungan siap, lingkungan ilmu data harus menyediakan akses kooperatif yang siap untuk semua data scientist dan timnya untuk semua data yang tersedia.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang tablo, ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya langsung praktis, bimbingan dengan pakar industri , 1-on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan top.

Mempersiapkan Karir Masa Depan

Master of Science dalam Ilmu Data