共同データ サイエンス環境を構築する方法

データ サイエンスは初期段階を超えて成長し、現在では多くの人、コミュニティ、モデルが組み込まれています。 一般的になったコミュニケーション チャネルと情報および知識共有プラットフォームは、ブログ、論文、GitHub、データ サイエンスの会議とワークショップです。 ただし、これらは多くの場合、さまざまな制約により制限されます。 ある時点で、誰かが理論に集中しすぎて完成したコードに欠けていることに気づき、実際の例で自分自身をテストできなくなることがあります。 また、データ サイエンティストは、すべてのデータ、コード、および詳細なモデルが利用可能であることを発見しても、一部のライブラリまたはフレームワーク全体がそのバージョンと互換性がないことに気付く場合があります。 これらの問題は、チーム内およびチーム間の協力の両方で発生する可能性があります。

IIM Kozhikode による BDM の upGrad のデータ サイエンス プロフェッショナル証明書を確認してください。

データサイエンス環境の必要性

したがって、グループ間でエクスペリエンスが同じであることを保証するには、データ サイエンティストはすべて同じプラットフォームを使用する必要があります。 ここで、共同データ サイエンス環境を構築するにはどうすればよいかという疑問が生じます。 これにより、精度が向上し、処理時間が短縮されます。 すべての参加者が、組織内でアクセスできる同じクラウド リソースを使用している場合にのみ実行できます。

特に複数のチームがあり、各チームに多くの異なるメンバーがいる大企業では、協力が不可欠です。 幸いなことに、今日のクラウド テクノロジーは手頃な価格になり、必要なインフラストラクチャを構築して、実験、モデリング、およびテスト用のプラットフォームをサポートできるようになりました。

upGrad のデータ サイエンス コースをチェックしてください

共同データ サイエンス環境を構築する方法を知りたい場合は、さまざまなツールが役に立ちます。 より一般的なツールの 1 つは Databricks です。 一方、顧客のデータ ポリシーを管理するルールが厳しい既存のクラウドで仕事をする必要がある場合を考えてみましょう。 ツールは非標準であり、構成はカスタマイズされています。 そのような場合、機会を活用するために事前に構築されたデータ サイエンス プラットフォームが必要になります。

人気のデータ サイエンス記事を読む

考慮すべき要素

このような場合に考慮する必要がある要因のいくつかは、開発環境とトレーニング環境が同じであれば、調整して他の予測に再利用できる開発モ​​デルです。 また、データ レイクのセキュリティが厳密に管理されている場合は、すべてのチーム メンバーが入力データ、モデル、および結果を利用できるようにする必要があります。 データ サイエンティストは、カスタマイズされたデータ サイエンス ツールとデータ ソースを 1 か所で使用して、より効率的で正確な分析を行う必要があります。

したがって、データ サイエンス環境は、さまざまな個人がさまざまな方法でデータを分析するためのプラットフォームと考えることができます。 データ サイエンティスト、ビジネス アナリスト、開発者、マネージャーが含まれます。 データ レイク全体と、CPU または GPU クラスターの形で配置されたすべての計算ノードが一緒になって、データ サイエンス環境を構成します。 最新で信頼性の高いデータがデータ レイクに存在し、ストレージが接続されているため、メンバーはデータのインポートおよびエクスポート操作を除外できます。 トレーニング、テスト、レポートが同期されます。 さらに、参加者は最後のモデル構成をコピーすることができ、モデルは必要に応じてさまざまなパラメーターに基づいています。 ここで、環境の設計と展開についてもう少し詳しく見てみましょう。

MBA に関連する人気記事を読む

最小環境アーキテクチャ

次に、主要な分散ファイル ストレージ環境を見ていきます。 これには、たとえば Apache Hadoop を使用できます。 Apache Hadoop は、並列処理を可能にするオープンソース フレームワークであり、個人はそれを使用して、さまざまなコンピューター クラスター全体に大量のデータ セットを格納できます。 Hadoop Distributed File System (HDFS) として知られる商標登録済みのファイル システムを備えています。 このシステムは不可欠であり、さまざまなノード間のデータの冗長性とスケーラビリティを処理します。 これに加えて、フレームワークである Hadoop YARN があります。 異なるノード間でデータ処理タスクを実行するジョブのスケジューリングを担当します。 この環境で予想される最小ノード数は 3 で、3 ノード Hadoop クラスターが作成されます。

ストリーミングは、さまざまなソースからの継続的なデータ取り込みの場合に、Kafka ストリーム処理プラットフォームを使用して環境に組み込むことができることに注意してください。 ストリーム処理には、個別に指定されたタスクは含まれません。 それが行う唯一の機能は、元の区切り文字で区切られた値を寄木細工の形式に変更することです。 寄木細工の形式は、事前定義されたスキーマを必要としないため、Hive と比較してより柔軟です。 ストリーミングされた値が標準的な期待とはまったく異なる場合があることに注意してください。カスタマイズされた変換が行われるか、データが HDFS に元の形式で保存されます。 この段階の詳細な説明の理由は、それがプロセスの非常に重要な部分であるという事実にあります。 データを説明できる専用のプロジェクトや準備された分析がないため、データ サイエンティストが情報を失うことなくセットの作業を開始できるように、パイプラインはデータを利用できるようにする必要があります。 すべてのデータはデータ レイクで利用でき、設計されたユース ケースで接続されます。 データ ソースは異なる場合があり、さまざまなログ ファイル、さまざまな種類のサービスおよびシステム入力などの形式を取ることができます。

データ レイクの準備が整ったら、データ サイエンティストが必要なすべてのツールとさまざまな機会を備えた環境を利用できるように、クラスターを構成する必要があります。 必要なツールセットについては、後で説明します。 既存のサンプル環境を引き継ぎ、すべてのノードに Apache Spark をインストールできます。 これはクラスター コンピューティング フレームワークであり、そのドライバーは、YARN によってクラスター上で管理されるアプリケーション マスター プロセス内で実行されます。 環境のビルダーは、Python がすべてのノードに存在し、バージョンが利用可能なすべての基本的なデータ サイエンス ライブラリと同じであることも確認する必要があります。 オプションとして、環境作成者は、R をすべてのクラスター ノードにインストールし、Jupyter Notebook を少なくとも 2 つインストールすることも選択できます。 TensorFlow は Spark の上にあります。 KNIME などの分析ツールも、データ ノードまたは接続されたサーバーのいずれかで推奨されます。

最後に、環境の準備が整ったら、データ サイエンス環境は、すべてのデータ サイエンティストとそのチームに、利用可能なすべてのデータへの協力的なアクセスを提供する必要があります。

タブロー、データ サイエンスについて学びたい場合は、IIIT-B & upGrad のデータ サイエンスのエグゼクティブ PG プログラムをチェックしてください。このプログラムは、働く専門家向けに作成されており、10 以上のケース スタディとプロジェクト、実践的なハンズオン ワークショップ、業界の専門家による指導を提供しています。 、業界のメンターとの 1 対 1 のセッション、400 時間以上の学習、トップ企業での仕事の支援。

将来のキャリアに備える

データサイエンスの科学のマスター