Как создать среду для совместной работы с данными?

Наука о данных переросла свою зарождающуюся фазу и теперь включает в себя множество людей, сообществ и моделей. Каналы связи и платформы для обмена информацией и знаниями, которые стали популярными, — это блоги, статьи, GitHub, встречи и семинары по науке о данных. Однако они часто ограничены из-за различных ограничений. В какой-то момент кому-то может показаться, что они слишком сосредоточены на теории и не имеют законченного кода, что не позволяет проверить себя на реальных примерах. В других случаях специалисты по обработке и анализу данных могут обнаружить наличие всех данных, кодов и подробных моделей, но обнаружить, что некоторые библиотеки или вся структура несовместимы с их версиями. Эти проблемы могут возникать как при внутрикомандном, так и при межкомандном сотрудничестве.

Ознакомьтесь с профессиональным сертификатом upGrad Data Science Professional в BDM от IIM Kozhikode.

Потребность в среде науки о данных

Следовательно, чтобы убедиться, что опыт в разных группах остается одинаковым, все специалисты по данным должны использовать одну и ту же платформу. Здесь возникает вопрос : как создать среду для совместной работы с данными ?Это обеспечивает более высокую точность и меньшее время обработки. Это возможно только в том случае, если все участники используют одни и те же облачные ресурсы, к которым у них есть доступ в организации.

Сотрудничество необходимо в больших компаниях, особенно там, где есть несколько команд, и в каждой команде много разных членов. К счастью, облачные технологии сегодня стали доступными, что позволяет построить необходимую инфраструктуру, которая затем может поддерживать платформу для экспериментов, моделирования и тестирования.

Ознакомьтесь с курсами по науке о данных upGrad

Когда вы задаетесь вопросом, как создать среду для совместной работы с данными, вам могут помочь различные инструменты.Одним из наиболее распространенных инструментов является Databricks. С другой стороны, рассмотрим случай, когда вам нужно выполнять свою работу в существующем облаке, где правила, регулирующие политику данных клиента, являются строгими. Инструменты нестандартные и конфигурации индивидуальные. В таких случаях вам понадобится предварительно созданная платформа для обработки данных, чтобы использовать возможности.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

Факторы, которые следует учитывать

Некоторые из факторов, которые необходимо учитывать в таком случае, — это разработанные модели, которые можно настроить и повторно использовать для других прогнозов, если среда разработки и обучения одинакова. Кроме того, входные данные, модели и результаты должны быть доступны всем членам команды, если безопасность озера данных строго контролируется. Исследователи данных должны использовать специализированные инструменты обработки данных и источники данных в одном месте для более эффективного и точного анализа.

Таким образом, среду науки о данных можно представить как платформу для анализа данных разными способами разными людьми. Среди них могут быть специалисты по данным, бизнес-аналитики, разработчики и менеджеры. Все озеро данных и все вычислительные узлы, организованные в виде кластеров ЦП или ГП, вместе составляют среду обработки данных. Поскольку в озере данных присутствуют самые актуальные и надежные данные, а хранилище подключено, участники могут исключить операции импорта и экспорта данных. Обучение, тестирование и отчетность синхронизируются. Кроме того, участники могут копировать последнюю конфигурацию модели, и модель основывается на различных параметрах по мере необходимости. Теперь давайте более подробно рассмотрим проектирование и развертывание среды.

Читайте наши популярные статьи, связанные с MBA

Минимальная архитектура среды

Теперь мы рассмотрим первичную распределенную среду хранения файлов. В этом можно использовать, например, Apache Hadoop. Apache Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет выполнять параллельную обработку, и отдельные лица могут использовать ее для хранения массивных наборов данных в различных компьютерных кластерах. Он имеет файловую систему с торговой маркой, известную как распределенная файловая система Hadoop (HDFS). Эта система необходима и обеспечивает избыточность данных на различных узлах и масштабируемость. В дополнение к этому есть Hadoop YARN, который является фреймворком. Он отвечает за планирование заданий для выполнения задач обработки данных на разных узлах. Минимальное количество ожидаемых узлов для этой среды — три, и создается кластер Hadoop с 3 узлами.

Обратите внимание, что потоковая передача может быть встроена в среду с платформой потоковой обработки Kafka в случае непрерывного приема данных, поступающих из различных источников. Потоковая обработка не включает какую-либо отдельно обозначенную задачу. Единственная функция, которую он выполняет, — преобразование исходных значений, разделенных разделителями, в формат паркета. Формат паркета является более гибким по сравнению с Hive, так как не требует какой-либо предопределенной схемы. Обратите внимание, что бывают случаи, когда потоковые значения полностью отличаются от стандартных ожиданий, либо происходит настраиваемое преобразование, либо данные сохраняются в исходном формате в HDFS. Причина подробного объяснения этого этапа заключается в том, что он является очень важной частью процесса. Поскольку нет специальных проектов или подготовленного анализа, который может учитывать данные, конвейер должен сделать их доступными таким образом, чтобы специалист по данным мог начать работу над набором без потери информации. Все данные доступны в озере данных и подключаются в разработанных сценариях использования. Источники данных могут различаться и могут принимать форму различных файлов журналов или различных видов служб и системных входных данных, и это лишь два из них.

После того, как озеро данных будет готово, необходимо настроить кластеры, чтобы специалисты по обработке и анализу данных могли пользоваться средой со всеми необходимыми инструментами и разнообразными возможностями. Необходимый набор инструментов объясняется далее. Продолжая использовать существующую примерную среду, Apache Spark можно установить на всех узлах. Это среда кластерных вычислений, и ее драйвер работает в главном процессе приложения, который управляется в кластере YARN. Разработчик среды также должен убедиться, что Python присутствует на всех узлах, а версии совпадают со всеми доступными базовыми библиотеками обработки данных. Как вариант, производитель среды может также выбрать установку R на всех узлах кластера и Jupyter Notebook как минимум на двух. TensorFlow идет поверх Spark. Инструменты аналитики, такие как KNIME, также рекомендуются либо на одном из узлов данных, либо на подключенных серверах.

Наконец, когда среда готова, среда обработки данных должна предоставить всем специалистам по данным и их командам готовый совместный доступ ко всем имеющимся данным.

Если вам интересно узнать о таблицах и науке о данных, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами. , общение один на один с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Подготовьтесь к карьере будущего

Магистр наук в области науки о данных