Processo di scienza dei dati: comprensione, raccolta dei dati, modellazione, distribuzione e verifica

I progetti di Data Science nel settore sono generalmente seguiti come un ciclo di vita ben definito che aggiunge struttura al progetto e definisce obiettivi chiari per ogni fase. Esistono molte metodologie di questo tipo disponibili come CRISP-DM, OSEMN, TDSP, ecc. Esistono più fasi in un processo di scienza dei dati relativi a compiti specifici eseguiti dai diversi membri di un team.

Ogni volta che un problema di Data Science arriva dal cliente, deve essere risolto e prodotto per il cliente in modo strutturato. Questa struttura assicura che il processo completo proceda senza intoppi poiché coinvolge più persone che lavorano sui loro ruoli specifici come Solution Architect, Project Manager, Product Lead, Data Engineer, Data Scientist, DevOps Lead, ecc. Anche seguire un processo di Data Science rende certo che la qualità del prodotto finale è buona e che i progetti siano completati in tempo.

Alla fine di questo tutorial, saprai quanto segue:

• Comprensione commerciale
• Raccolta dati
• Modellazione
• Distribuzione
• Convalida del cliente

Comprensione commerciale

Avere conoscenza del business e dei dati è della massima importanza. Dobbiamo decidere quali obiettivi dobbiamo prevedere per risolvere il problema in questione. Dobbiamo anche capire da quali fonti possiamo ottenere i dati e se è necessario creare nuove fonti.

Gli obiettivi del modello possono essere i prezzi delle case, l'età del cliente, le previsioni di vendita, ecc. Questi obiettivi devono essere decisi lavorando con il cliente che ha una conoscenza completa del prodotto e del problema. Il secondo compito più importante è sapere che tipo di previsione è sull'obiettivo.

Che si tratti di regressione o classificazione o clustering o anche raccomandazione. Devono essere decisi i ruoli dei membri e anche quali e quante persone saranno necessarie per completare il progetto. Le metriche per il successo vengono anche decise per assicurarsi che la soluzione produca risultati almeno accettabili.

È necessario identificare le fonti di dati che possono fornire i dati necessari per prevedere gli obiettivi sopra stabiliti. Potrebbe anche essere necessario costruire pipeline per raccogliere dati da fonti specifiche che possono essere un fattore importante per il successo del progetto.

Raccolta dati

Una volta identificati i dati, abbiamo bisogno di sistemi per ingerire efficacemente i dati e utilizzarli per ulteriori elaborazioni ed esplorazioni impostando pipeline. Il primo passo è identificare il tipo di origine. Se è on-premise o on-cloud. Abbiamo bisogno di ingerire questi dati nell'ambiente analitico in cui eseguiremo ulteriori processi su di essi.

Una volta acquisiti i dati, si passa alla fase più cruciale del processo di Data Science che è l'Exploratory Data Analysis (EDA). EDA è il processo di analisi e visualizzazione dei dati per vedere quali sono tutti i problemi di formattazione e i dati mancanti.

Tutte le discrepanze devono essere normalizzate prima di procedere con l'esplorazione dei dati per scoprire modelli e altre informazioni rilevanti. Questo è un processo iterativo e include anche il tracciamento di vari tipi di grafici e grafici per vedere le relazioni tra le caratteristiche e le caratteristiche con il target.

È necessario configurare le pipeline per trasmettere regolarmente nuovi dati all'ambiente e aggiornare i database esistenti. Prima di impostare le condutture, è necessario verificare altri fattori. Ad esempio se i dati devono essere trasmessi in streaming in batch o online, sia ad alta frequenza che a bassa frequenza.

Modellazione e valutazione

Il processo di modellazione è la fase centrale in cui si svolge il Machine Learning. È necessario decidere il giusto insieme di funzionalità e il modello addestrato su di esse utilizzando gli algoritmi giusti. Il modello addestrato deve quindi essere valutato per verificarne l'efficienza e le prestazioni su dati reali.

Il primo passaggio è chiamato Feature Engineering in cui utilizziamo le conoscenze della fase precedente per determinare le caratteristiche importanti che migliorano le prestazioni del nostro modello. L'ingegneria delle funzionalità è il processo di trasformazione delle funzionalità in nuove forme e persino la combinazione di funzionalità per formare nuove funzionalità.

Deve essere fatto con attenzione per evitare di utilizzare troppe funzioni che potrebbero deteriorare le prestazioni piuttosto che migliorare. Confrontando le metriche se ciascun modello può aiutare a decidere questo fattore insieme all'importanza delle caratteristiche rispetto all'obiettivo.

Una volta che il set di funzionalità è pronto, il modello deve essere addestrato su più tipi di algoritmi per vedere quale offre le prestazioni migliori. Questo è anche chiamato algoritmi di controllo a campione. Gli algoritmi con le migliori prestazioni vengono quindi ulteriormente ottimizzati per ottimizzare i loro parametri per prestazioni ancora migliori. Le metriche vengono confrontate per ogni algoritmo e ogni configurazione di parametro per determinare quale modello è il migliore di tutti.

Distribuzione

Il modello che viene finalizzato dopo la fase precedente ora deve essere distribuito nell'ambiente di produzione per diventare utilizzabile e testare su dati reali. Il modello deve essere reso operativo sotto forma di applicazioni mobili/web o dashboard o software interni dell'azienda.

I modelli possono essere distribuiti su server cloud (AWS, GCP, Azure) o on-premise a seconda del carico previsto e delle applicazioni. Le prestazioni del modello devono essere monitorate continuamente per assicurarsi che tutti i problemi siano prevenuti.

Il modello deve anche essere riqualificato su nuovi dati ogni volta che arrivano tramite le pipeline impostate in una fase precedente. Questa riqualificazione può essere offline o online. In modalità offline, l'applicazione viene rimossa, il modello viene riqualificato e quindi ridistribuito sul server.

Diversi tipi di framework Web vengono utilizzati per sviluppare l'applicazione back-end che raccoglie i dati dall'applicazione front-end e li invia al modello sul server. Questa API invia quindi le previsioni dal modello all'applicazione front-end. Alcuni esempi di framework Web sono Flask, Django e FastAPI.

Convalida del cliente

Questa è la fase finale di un processo di Data Science in cui il progetto viene infine consegnato al cliente per il suo utilizzo. Il client deve essere guidato attraverso l'applicazione, i suoi dettagli e i suoi parametri. Può anche includere un rapporto di uscita che contiene tutti gli aspetti tecnici del modello ei suoi parametri di valutazione. Il cliente deve confermare l'accettazione delle prestazioni e dell'accuratezza raggiunte dal modello.

Il punto più importante da tenere a mente è che il cliente o il cliente potrebbero non avere le conoscenze tecniche di Data Science. Pertanto, è dovere del team fornire loro tutti i dettagli in un modo e un linguaggio che possano essere facilmente compresi dal cliente.

Prima che tu vada

Il processo di Data Science varia da un'organizzazione all'altra ma può essere generalizzato nelle 5 fasi principali che abbiamo discusso. Possono esserci più fasi tra queste fasi per tenere conto di attività più specifiche come la pulizia dei dati e la creazione di report. Nel complesso, qualsiasi progetto di Data Science deve occuparsi di queste 5 fasi e assicurarsi di rispettarle per tutti i progetti. Seguire questo processo è un passo importante per garantire il successo di tutti i progetti di Data Science.

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