Cum să construiți un mediu colaborativ de știință a datelor?

Știința datelor și-a depășit faza incipientă și acum încorporează mulți oameni, comunități și modele în ea. Canalele de comunicare și platformele de partajare a informațiilor și cunoștințelor care au devenit populare sunt blogurile, lucrările, GitHub, întâlnirile și atelierele de știință a datelor. Cu toate acestea, acestea sunt adesea limitate din cauza diverselor constrângeri. La un moment dat, cineva îi poate găsi prea concentrați pe teorie și lipsiți de codul completat, eșuând astfel să se testeze pe exemple din viața reală. Alteori, oamenii de știință de date pot găsi disponibilitatea tuturor datelor, codurilor și modelelor detaliate, dar constată că unele dintre biblioteci sau întregul cadru sunt incompatibile cu versiunile lor. Aceste probleme pot apărea atât în ​​cooperarea intra-echipă, cât și între echipe.

Consultați certificatul profesional în știința datelor upGrad în BDM de la IIM Kozhikode.

Nevoia unui mediu de știință a datelor

Prin urmare, pentru a se asigura că experiența între grupuri rămâne aceeași, oamenii de știință din date trebuie să folosească toți aceeași platformă. Aici apare întrebarea : cum să construim un mediu colaborativ de știință a datelor ?Acest lucru asigură o precizie mai mare și timpi mai mici de procesare. Poate avea loc numai dacă toți participanții folosesc aceleași resurse cloud la care au acces într-o organizație.

Cooperarea este esențială în companiile mari, mai ales acolo unde există mai multe echipe și fiecare echipă are mulți membri diferiți. Din fericire, tehnologiile cloud au devenit accesibile astăzi, ceea ce permite construirea infrastructurii necesare care poate susține apoi o platformă pentru experimentare, modelare și testare.

Consultați cursurile de știință a datelor de la upGrad

Când vă întrebațicum să construiți un mediu colaborativ de știință a datelor, diverse instrumente vă pot veni în ajutor.Unul dintre cele mai comune instrumente este Databricks. Pe de altă parte, luați în considerare un caz în care trebuie să vă faceți treaba într-un cloud existent unde regulile care guvernează politica de date a clienților sunt stricte. Instrumentele sunt non-standard și configurațiile personalizate. În astfel de cazuri, veți avea nevoie de platforma dvs. de știință a datelor preconstruită pentru a utiliza oportunitățile.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

Factori de luat în considerare

Unii dintre factorii care trebuie luați în considerare într-un astfel de caz sunt modelele dezvoltate pe care le puteți ajusta și reutiliza pentru alte previziuni dacă mediul de dezvoltare și antrenament este același. De asemenea, datele de intrare, modelele și rezultatele ar trebui să fie disponibile pentru toți membrii echipei dacă securitatea lacului de date este strict controlată. Oamenii de știință de date ar trebui să utilizeze instrumente și surse de date personalizate într-o singură locație pentru o analiză mai eficientă și mai precisă.

Astfel, ne putem imagina un mediu de știință a datelor ca o platformă pentru a analiza datele în multe moduri diferite de către o varietate de indivizi. Aceștia pot include cercetători de date, analiști de afaceri, dezvoltatori și manageri. Întregul lac de date și toate nodurile de calcul care sunt aranjate sub formă de clustere CPU sau GPU alcătuiesc împreună mediul științei datelor. Deoarece cele mai actualizate și de încredere date sunt prezente în lacul de date, iar stocarea este conectată, membrii pot exclude operațiunile de import și export de date. Antrenamentul, testarea și raportarea se sincronizează. În plus, participanții pot copia ultima configurație a modelului, iar modelul se bazează pe diverși parametri, după cum este necesar. Să ne uităm acum puțin mai în detaliu în ceea ce privește proiectarea și implementarea mediului.

Citiți articolele noastre populare legate de MBA

Arhitectura minimă a mediului

Ne vom uita acum la un mediu primar de stocare a fișierelor distribuite. În aceasta, puteți utiliza, de exemplu, Apache Hadoop. Apache Hadoop este un cadru open-source care permite procesarea paralelă, iar persoanele fizice îl pot folosi pentru a stoca seturi masive de date în diferite clustere de computere. Are un sistem de fișiere înregistrat sub numele de Hadoop Distributed File System (HDFS). Acest sistem este esențial și are grijă de redundanța datelor pe diferite noduri și de scalabilitate. Pe lângă aceasta, există Hadoop YARN, care este un cadru. Este responsabil pentru programarea joburilor pentru a executa sarcini de procesare a datelor în diferite noduri. Nodurile minime așteptate sunt trei la număr pentru acest mediu și creează clusterul Hadoop cu 3 noduri.

Rețineți că fluxul poate fi integrat în mediu cu platforma de procesare a fluxului Kafka în cazul agerării continue a datelor care provin din diverse surse. Procesarea fluxului nu include nicio sarcină desemnată separat. Singura funcție pe care o face este de a schimba în format parchet valorile originale separate de delimitator. Formatul de parchet este mai flexibil în comparație cu Hive, deoarece nu necesită nicio schemă predefinită. Rețineți că există cazuri în care valorile transmise în flux sunt complet diferite de așteptările standard, fie are loc o transformare personalizată, fie datele sunt stocate în formatul original în HDFS. Motivul pentru o explicație detaliată a acestei etape poate fi găsit în faptul că este o parte extrem de vitală a procesului. Deoarece nu există proiecte dedicate sau analize pregătite pentru care datele să le poată explica, conducta trebuie să le pună la dispoziție într-un mod astfel încât cercetătorul de date să poată începe să lucreze la un set fără pierderi de informații. Toate datele sunt disponibile în lacul de date și sunt conectate în cazuri de utilizare proiectate. Sursele de date pot diferi și pot lua forme diferite fișiere jurnal sau diferite tipuri de servicii și intrări de sistem, pentru a numi doar două.

Odată ce lacul de date este gata, clusterele trebuie configurate astfel încât oamenii de știință de date să se poată bucura de un mediu cu toate instrumentele necesare și oportunități variate. Setul de instrumente necesar este explicat ulterior. Continuând cu mediul de exemplu existent, Apache Spark poate fi instalat pe toate nodurile. Acesta este un cadru de calcul cluster, iar driverul său rulează într-un proces principal al aplicației, care este gestionat pe cluster de YARN. Constructorul mediului trebuie să se asigure că Python este acolo pe toate nodurile și că versiunile sunt aceleași cu toate bibliotecile de bază ale științei datelor disponibile. Opțional, producătorul de mediu poate alege să instaleze R pe toate nodurile cluster și Jupyter Notebook pe cel puțin două. TensorFlow merge peste Spark. Instrumente de analiză precum KNIME sunt, de asemenea, recomandate fie pe unul dintre nodurile de date, fie pe serverele atașate.

În cele din urmă, odată ce mediul este pregătit, mediul de știință a datelor ar trebui să ofere tuturor cercetătorilor de date și echipelor lor acces de cooperare gata pentru toate datele disponibile.

Dacă sunteți curios să aflați despre tablou, știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie , 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Pregătiți-vă pentru o carieră a viitorului

Master în Știința Datelor