Como construir um ambiente colaborativo de ciência de dados?

A ciência de dados superou sua fase inicial e agora incorpora muitas pessoas, comunidades e modelos dentro dela. Os canais de comunicação e plataformas de compartilhamento de informações e conhecimento que se popularizaram são blogs, papers, GitHub, reuniões e workshops de ciência de dados. No entanto, estes são muitas vezes limitados devido a várias restrições. Ao mesmo tempo, alguém pode achá-los muito focados na teoria e com falta de código completo, deixando de se testar em exemplos da vida real. Em outras ocasiões, os cientistas de dados podem encontrar a disponibilidade de todos os dados, códigos e modelos detalhados, mas descobrem que algumas das bibliotecas ou toda a estrutura são incompatíveis com suas versões. Esses problemas podem surgir tanto na cooperação intraequipe quanto entre equipes.

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Necessidade de ambiente de ciência de dados

Portanto, para garantir que a experiência entre os grupos permaneça a mesma, todos os cientistas de dados devem usar a mesma plataforma. Aqui surge a pergunta : como construir um ambiente colaborativo de ciência de dados ?Isso garante maior precisão e menores tempos de processamento. Só pode ocorrer se todos os participantes empregarem os mesmos recursos de nuvem aos quais têm acesso em uma organização.

A cooperação é essencial em grandes empresas, especialmente onde há várias equipes e cada equipe tem muitos membros diferentes. Felizmente, as tecnologias de nuvem tornaram-se acessíveis hoje, o que permite construir a infraestrutura necessária que pode suportar uma plataforma para experimentação, modelagem e teste.

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Quando você se perguntacomo construir um ambiente colaborativo de ciência de dados, várias ferramentas podem ajudá-lo.Uma das ferramentas mais comuns é o Databricks. Por outro lado, considere um caso em que você precisa fazer seu trabalho em uma nuvem existente, onde as regras que regem a política de dados do cliente são rígidas. As ferramentas não são padronizadas e as configurações personalizadas. Nesses casos, você precisaria de sua plataforma de ciência de dados pré-criada para aproveitar as oportunidades.

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Fatores a considerar

Alguns dos fatores que precisam ser considerados nesse caso são os modelos desenvolvidos que você pode ajustar e reutilizar para outras previsões se o ambiente de desenvolvimento e treinamento for o mesmo. Além disso, dados de entrada, modelos e resultados devem estar disponíveis para todos os membros da equipe se a segurança do data lake for rigidamente controlada. Os cientistas de dados devem usar ferramentas de ciência de dados personalizadas e fontes de dados em um local para uma análise mais eficiente e precisa.

Assim, pode-se imaginar um ambiente de ciência de dados como uma plataforma para analisar dados de muitas maneiras diferentes por uma variedade de indivíduos. Eles podem incluir cientistas de dados, analistas de negócios, desenvolvedores e gerentes. Todo o data lake e todos os nós de computação organizados na forma de clusters de CPU ou GPU formam o ambiente de ciência de dados. Como os dados mais atualizados e confiáveis ​​estão presentes no data lake e o armazenamento está conectado, os membros podem excluir as operações de importação e exportação de dados. Treinamento, teste e relatórios são sincronizados. Além disso, os participantes podem copiar a última configuração do modelo e o modelo é baseado em vários parâmetros, conforme necessário. Vamos agora examinar um pouco mais detalhadamente o design e a implantação do ambiente.

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Arquitetura Mínima do Ambiente

Veremos agora um ambiente primário de armazenamento de arquivos distribuído. Neste, você pode usar, por exemplo, Apache Hadoop. O Apache Hadoop é uma estrutura de código aberto que permite o processamento paralelo, e os indivíduos podem usá-lo para armazenar conjuntos de dados massivos em vários clusters de computadores. Ele possui um sistema de arquivos de marca registrada conhecido como Hadoop Distributed File System (HDFS). Este sistema é essencial e cuida da redundância de dados em vários nós e escalabilidade. Além disso, existe o Hadoop YARN, que é um framework. É responsável por agendar tarefas para executar tarefas de processamento de dados nos diferentes nós. Os nós mínimos esperados são três em número para este ambiente e ele cria o cluster Hadoop de 3 nós.

Observe que o streaming pode ser incorporado ao ambiente com a plataforma de processamento de fluxo Kafka no caso de ingestão contínua de dados provenientes de várias fontes. O processamento de fluxo não inclui nenhuma tarefa designada separadamente. A única função que ele faz é alterar para o formato parquet os valores originais separados por delimitadores. O formato parquet é mais flexível quando comparado ao Hive, pois não requer nenhum esquema predefinido. Observe que há casos em que os valores transmitidos são totalmente diferentes das expectativas padrão, ocorre uma transformação personalizada ou os dados são armazenados no formato original no HDFS. A razão para uma explicação detalhada desta etapa pode ser encontrada no fato de que é uma parte altamente vital do processo. Como não há projetos dedicados ou análises preparadas que os dados possam contabilizar, o pipeline deve disponibilizá-los de forma que o cientista de dados possa começar a trabalhar em um conjunto sem perda de informações. Todos os dados estão disponíveis no data lake e são conectados em casos de uso projetados. As fontes de dados podem diferir e assumir a forma de diferentes arquivos de log ou vários tipos de serviços e entradas do sistema, para citar apenas dois.

Depois que o data lake estiver pronto, os clusters devem ser configurados para que os cientistas de dados possam desfrutar de um ambiente com todas as ferramentas necessárias e oportunidades variadas. O conjunto de ferramentas necessário é explicado posteriormente. Continuando com o ambiente de exemplo existente, o Apache Spark pode ser instalado em todos os nós. Esta é uma estrutura de computação em cluster e seu driver é executado em um processo mestre de aplicativo gerenciado no cluster pelo YARN. O construtor do ambiente também deve garantir que o Python esteja presente em todos os nós e que as versões sejam as mesmas com todas as bibliotecas básicas de ciência de dados disponíveis. Como opção, o criador do ambiente também pode optar por instalar o R ​​em todos os nós do cluster e o Jupyter Notebook em pelo menos dois. O TensorFlow vai em cima do Spark. Ferramentas analíticas como KNIME também são recomendadas em um dos nós de dados ou nos servidores conectados.

Por fim, quando o ambiente estiver pronto, o ambiente de ciência de dados deve fornecer a todos os cientistas de dados e suas equipes acesso cooperativo pronto para todos os dados disponíveis.

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