จะสร้างสภาพแวดล้อมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานร่วมกันได้อย่างไร

วิทยาการข้อมูลเติบโตเร็วกว่าระยะตั้งไข่ และตอนนี้ได้รวมเอาผู้คน ชุมชน และแบบจำลองมากมายไว้ด้วยกัน ช่องทางการสื่อสารและแพลตฟอร์มการแบ่งปันข้อมูลและความรู้ที่ได้รับความนิยม ได้แก่ บล็อก เอกสาร GitHub การประชุมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเวิร์กช็อป อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้มักถูกจำกัดเนื่องจากข้อจำกัดต่างๆ ครั้งหนึ่ง บางคนอาจพบว่าพวกเขาเน้นทฤษฎีมากเกินไปและขาดรหัสที่สมบูรณ์ ดังนั้นจึงล้มเหลวในการทดสอบตัวเองด้วยตัวอย่างในชีวิตจริง ในบางครั้ง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจพบความพร้อมใช้งานของข้อมูล รหัส และแบบจำลองโดยละเอียดทั้งหมด แต่พบว่าไลบรารีบางส่วนหรือเฟรมเวิร์กทั้งหมดเข้ากันไม่ได้กับเวอร์ชันของไลบรารีเหล่านั้น ปัญหาเหล่านี้สามารถเกิดขึ้นได้ทั้งในความร่วมมือภายในทีมและระหว่างทีม

ตรวจสอบ ใบรับรองวิชาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ upGrad ใน BDM จาก IIM Kozhikode

ความจำเป็นสำหรับสภาพแวดล้อมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ดังนั้น เพื่อให้แน่ใจว่าประสบการณ์ในกลุ่มต่างๆ ยังคงเหมือนเดิม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงต้องใช้แพลตฟอร์มเดียวกันทั้งหมด ในที่นี้คำถามเกิดขึ้น : จะสร้างสภาพแวดล้อมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานร่วมกันได้ อย่างไรสิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ถึงความแม่นยำที่สูงขึ้นและเวลาในการประมวลผลที่ลดลง จะเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อผู้เข้าร่วมทั้งหมดใช้ทรัพยากรระบบคลาวด์เดียวกันกับที่พวกเขามีสิทธิ์เข้าถึงในองค์กร

ความร่วมมือเป็นสิ่งสำคัญในบริษัทขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีหลายทีม และแต่ละทีมมีสมาชิกที่แตกต่างกันจำนวนมาก โชคดีที่เทคโนโลยีคลาวด์มีราคาไม่แพงในปัจจุบัน ซึ่งช่วยให้สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นซึ่งสามารถรองรับแพลตฟอร์มสำหรับการทดลอง การสร้างแบบจำลอง และการทดสอบได้

ตรวจสอบหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ upGrad

เมื่อคุณสงสัยว่าจะสร้างสภาพแวดล้อมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานร่วมกันได้อย่างไร เครื่องมือต่างๆ สามารถช่วยคุณได้หนึ่งในเครื่องมือทั่วไปคือ Databricks ในทางกลับกัน ให้พิจารณากรณีที่คุณต้องทำงานในระบบคลาวด์ที่มีอยู่ซึ่งกฎที่ควบคุมนโยบายข้อมูลของลูกค้านั้นเข้มงวด เครื่องมือไม่ได้มาตรฐานและกำหนดค่าเอง ในกรณีเช่นนี้ คุณจะต้องสร้างแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลไว้ล่วงหน้าเพื่อใช้โอกาสต่างๆ

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

ปัจจัยที่ต้องพิจารณา

ปัจจัยบางอย่างที่ต้องพิจารณาในกรณีดังกล่าวคือแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นซึ่งคุณสามารถปรับเปลี่ยนและใช้ซ้ำสำหรับการคาดการณ์อื่นๆ หากสภาพแวดล้อมการพัฒนาและการฝึกอบรมเหมือนกัน นอกจากนี้ ข้อมูลอินพุต แบบจำลอง และผลลัพธ์ควรพร้อมใช้งานสำหรับสมาชิกในทีมทุกคน หากความปลอดภัยของ Data Lake ได้รับการควบคุมอย่างเข้มงวด นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำหนดเองและแหล่งข้อมูลในที่เดียวเพื่อการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น

ดังนั้น เราสามารถจินตนาการถึงสภาพแวดล้อมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นแพลตฟอร์มในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีต่างๆ มากมายโดยบุคคลที่หลากหลาย พวกเขาสามารถรวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจ นักพัฒนา และผู้จัดการ Data Lake ทั้งหมดและโหนดคอมพิวเตอร์ทั้งหมดที่ถูกจัดเรียงในรูปแบบของคลัสเตอร์ CPU หรือ GPU ประกอบกันเป็นสภาพแวดล้อมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากข้อมูลที่อัปเดตและน่าเชื่อถือที่สุดมีอยู่ใน Data Lake และที่เก็บข้อมูลเชื่อมต่ออยู่ สมาชิกจึงสามารถยกเว้นการดำเนินการนำเข้าและส่งออกข้อมูลได้ การฝึกอบรม การทดสอบ และการรายงานจะถูกซิงโครไนซ์ นอกจากนี้ ผู้เข้าร่วมสามารถคัดลอกการกำหนดค่าโมเดลล่าสุดและโมเดลจะอิงตามพารามิเตอร์ต่างๆ ได้ตามต้องการ ให้เราดูรายละเอียดเพิ่มเติมอีกเล็กน้อยเกี่ยวกับการออกแบบและการปรับใช้สภาพแวดล้อม

อ่านบทความยอดนิยมของเราที่เกี่ยวข้องกับ MBA

สถาปัตยกรรมสิ่งแวดล้อมขั้นต่ำ

ตอนนี้เราจะดูสภาพแวดล้อมการจัดเก็บไฟล์แบบกระจายหลัก ในนี้คุณสามารถใช้ ตัวอย่างเช่น Apache Hadoop Apache Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กแบบโอเพ่นซอร์สที่อนุญาตการประมวลผลแบบขนาน และบุคคลทั่วไปสามารถใช้เพื่อจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ต่างๆ มีระบบไฟล์ที่เป็นเครื่องหมายการค้าที่เรียกว่า Hadoop Distributed File System (HDFS) ระบบนี้จำเป็นและดูแลความซ้ำซ้อนของข้อมูลในโหนดต่างๆ และความสามารถในการขยายขนาด นอกจากนี้ ยังมี Hadoop YARN ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก มีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดตารางงานเพื่อดำเนินงานการประมวลผลข้อมูลข้ามโหนดต่างๆ โหนดขั้นต่ำที่คาดหวังคือสามโหนดสำหรับสภาพแวดล้อมนี้ และสร้างคลัสเตอร์ Hadoop แบบ 3 โหนด

โปรดทราบว่าการสตรีมสามารถสร้างขึ้นในสภาพแวดล้อมด้วยแพลตฟอร์มการประมวลผลสตรีมของ Kafka ในกรณีของการนำเข้าข้อมูลอย่างต่อเนื่องที่มาจากแหล่งต่างๆ การประมวลผลสตรีมไม่รวมถึงงานที่กำหนดแยกต่างหาก ฟังก์ชันเดียวที่ทำคือเปลี่ยนค่าที่คั่นด้วยตัวคั่นเดิมเป็นรูปแบบปาร์เก้ รูปแบบปาร์เกต์มีความยืดหยุ่นมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ Hive เนื่องจากไม่ต้องการสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โปรดทราบว่ามีบางกรณีที่ค่าที่สตรีมแตกต่างไปจากความคาดหวังมาตรฐานอย่างสิ้นเชิง อาจมีการแปลงแบบกำหนดเองเกิดขึ้นหรือข้อมูลได้รับการจัดเก็บในรูปแบบดั้งเดิมใน HDFS เหตุผลสำหรับคำอธิบายโดยละเอียดของขั้นตอนนี้สามารถพบได้จากข้อเท็จจริงที่ว่าขั้นตอนนี้เป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งของกระบวนการ เนื่องจากไม่มีโครงการเฉพาะหรือการวิเคราะห์ที่เตรียมไว้ซึ่งข้อมูลสามารถอธิบายได้ ไปป์ไลน์จึงต้องทำให้พร้อมใช้งานในลักษณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเริ่มทำงานในชุดข้อมูลโดยไม่สูญเสียข้อมูล ข้อมูลทั้งหมดมีอยู่ใน Data Lake และเชื่อมต่อในกรณีการใช้งานที่ออกแบบมา แหล่งข้อมูลอาจแตกต่างกันและสามารถอยู่ในรูปแบบของไฟล์บันทึกที่แตกต่างกันหรือบริการและอินพุตระบบประเภทต่างๆ หรือเรียกเพียงสองชื่อเท่านั้น

เมื่อ Data Lake พร้อมแล้ว จะต้องกำหนดค่าคลัสเตอร์เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเพลิดเพลินกับสภาพแวดล้อมที่มีเครื่องมือที่จำเป็นทั้งหมดและโอกาสที่หลากหลาย ชุดเครื่องมือที่จำเป็นจะอธิบายในภายหลัง ดำเนินการกับสภาพแวดล้อมตัวอย่างที่มีอยู่ Apache Spark สามารถติดตั้งได้บนโหนดทั้งหมด นี่คือเฟรมเวิร์กการคำนวณแบบคลัสเตอร์ และไดรเวอร์จะทำงานภายในกระบวนการหลักของแอปพลิเคชันที่จัดการบนคลัสเตอร์โดย YARN ผู้สร้างสภาพแวดล้อมต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ามี Python อยู่ในโหนดทั้งหมดและเวอร์ชันจะเหมือนกันกับไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลพื้นฐานทั้งหมดที่มีอยู่ ผู้สร้างสภาพแวดล้อมอาจเลือกที่จะติดตั้ง R บนโหนดคลัสเตอร์ทั้งหมดและ Jupyter Notebook อย่างน้อยสองโหนด TensorFlow อยู่เหนือ Spark แนะนำให้ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ เช่น KNIME บนโหนดข้อมูลใดโหนดหนึ่งหรือเซิร์ฟเวอร์ที่เชื่อมต่อ

สุดท้าย เมื่อสภาพแวดล้อมพร้อม สภาพแวดล้อมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรจัดเตรียมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทีมของพวกเขาทั้งหมดให้พร้อมในการเข้าถึงแบบร่วมมือสำหรับข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับ tableau, data science ลองดู โปรแกรม Executive PG Program in Data Science ของ IIIT-B & upGrad ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพในการทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการกว่า 10+ โครงการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม , 1 ต่อ 1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม 400+ ชั่วโมงของการเรียนรู้และความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

เตรียมพร้อมสำหรับอาชีพแห่งอนาคต

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล