İşbirliğine Dayalı Bir Veri Bilimi Ortamı Nasıl Oluşturulur?

Veri bilimi, yeni ortaya çıkan aşamasını geride bıraktı ve artık birçok insanı, topluluğu ve modeli bünyesinde barındırıyor. Popüler hale gelen iletişim kanalları ve bilgi ve bilgi paylaşım platformları bloglar, makaleler, GitHub, veri bilimi toplantıları ve atölye çalışmalarıdır. Ancak bunlar genellikle çeşitli kısıtlamalar nedeniyle sınırlıdır. Bir zamanlar birisi onları teoriye fazla odaklanmış ve tamamlanmış koddan yoksun bulabilir ve bu nedenle gerçek hayattan örnekler üzerinde kendilerini test etmekte başarısız olabilir. Diğer zamanlarda, veri bilimcileri tüm verilerin, kodların ve ayrıntılı modellerin kullanılabilirliğini bulabilir, ancak bazı kitaplıkların veya tüm çerçevenin sürümleriyle uyumsuz olduğunu görebilir. Bu sorunlar hem ekip içi hem de ekipler arası işbirliğinde ortaya çıkabilir.

upGrad'ın IIM Kozhikode'den BDM'de Veri Bilimi Profesyonel Sertifikasına göz atın.

Veri Bilimi Ortamına İhtiyaç Var

Bu nedenle, gruplar arasındaki deneyimin aynı kalmasını sağlamak için veri bilimcilerin hepsinin aynı platformu kullanması gerekir. Burada soru ortaya çıkıyor : işbirlikçi bir veri bilimi ortamı nasıl oluşturulur ?Bu, daha yüksek doğruluk ve daha düşük işlem süreleri sağlar. Yalnızca, tüm katılımcılar bir kuruluşta erişebildikleri aynı bulut kaynaklarını kullanıyorsa gerçekleşebilir.

Özellikle birden fazla ekibin olduğu ve her ekibin birçok farklı üyesi olduğu büyük şirketlerde işbirliği çok önemlidir. Neyse ki, bulut teknolojileri günümüzde uygun fiyatlı hale geldi ve bu da daha sonra deney, modelleme ve test için bir platformu destekleyebilecek gerekli altyapının oluşturulmasına izin veriyor.

upGrad'ın Veri Bilimi Kurslarına Göz Atın

İşbirliğine dayalı bir veri bilimi ortamını nasıl oluşturacağınızı merak ettiğinizde , çeşitli araçlar yardımınıza koşabilir.En yaygın araçlardan biri Databricks'tir. Öte yandan, işinizi, müşterinin veri politikasını yöneten kuralların katı olduğu mevcut bir bulutta yapmanız gereken bir durumu düşünün. Araçlar standart değildir ve konfigürasyonlar özelleştirilmiştir. Bu gibi durumlarda, fırsatlardan yararlanmak için veri bilimi platformunuzun önceden oluşturulmuş olması gerekir.

Popüler Veri Bilimi Makalelerimizi okuyun

Dikkate alınacak faktörler

Böyle bir durumda dikkate alınması gereken faktörlerden bazıları, geliştirme ve eğitim ortamı aynı ise, ayarlayabileceğiniz ve diğer tahminler için yeniden kullanabileceğiniz geliştirilmiş modellerdir. Ayrıca, veri gölü güvenliği sıkı bir şekilde kontrol ediliyorsa, girdi verileri, modeller ve sonuçlar tüm ekip üyeleri tarafından kullanılabilir olmalıdır. Veri bilimcileri, daha verimli ve doğru analiz için özelleştirilmiş veri bilimi araçlarını ve veri kaynaklarını tek bir yerde kullanmalıdır.

Bu nedenle, bir veri bilimi ortamı, verileri çeşitli kişiler tarafından birçok farklı şekilde analiz etmek için bir platform olarak düşünülebilir. Veri bilimcileri, iş analistleri, geliştiriciler ve yöneticileri içerebilirler. CPU veya GPU kümeleri şeklinde düzenlenen tüm veri gölü ve tüm bilgi işlem düğümleri birlikte veri bilimi ortamını oluşturur. En güncel ve güvenilir veriler veri gölünde bulunduğundan ve depolama bağlı olduğundan, üyeler veri içe ve dışa aktarma işlemlerini hariç tutabilir. Eğitim, test ve raporlama senkronize edilir. Ayrıca, katılımcılar son model konfigürasyonunu kopyalayabilir ve model gerektiği gibi çeşitli parametrelere dayalıdır. Şimdi ortamın tasarımı ve konuşlandırılmasıyla ilgili olarak biraz daha ayrıntılı olarak bakalım.

MBA ile İlgili Popüler Makalelerimizi Okuyun

Minimum Ortam Mimarisi

Şimdi birincil bir dağıtılmış dosya depolama ortamına bakacağız. Bunda örneğin Apache Hadoop'u kullanabilirsiniz. Apache Hadoop, paralel işlemeye izin veren açık kaynaklı bir çerçevedir ve bireyler bunu çeşitli bilgisayar kümelerinde büyük veri kümelerini depolamak için kullanabilir. Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) olarak bilinen ticari markalı bir dosya sistemine sahiptir. Bu sistem önemlidir ve çeşitli düğümlerde veri fazlalığı ve ölçeklenebilirlik ile ilgilenir. Buna ek olarak, bir çerçeve olan Hadoop YARN vardır. Farklı düğümlerde veri işleme görevlerini yürütmek için işlerin planlanmasından sorumludur. Bu ortam için minimum beklenen düğüm sayısı üçtür ve 3 Düğümlü Hadoop Kümesini oluşturur.

Çeşitli kaynaklardan gelen sürekli veri alımı durumunda, akışın Kafka akış işleme platformuyla ortama inşa edilebileceğini unutmayın. Akış işleme, ayrı olarak belirlenmiş herhangi bir görevi içermez. Yaptığı tek işlev, orijinal sınırlayıcıyla ayrılmış değerleri parke biçimine değiştirmektir. Parke formatı, önceden tanımlanmış herhangi bir şema gerektirmediği için Hive'a kıyasla daha esnektir. Akış değerlerinin standart beklentilerden tamamen farklı olduğu durumlar vardır, ya özelleştirilmiş dönüşüm gerçekleşir ya da veriler HDFS'de orijinal biçimde depolanır. Bu aşamanın detaylı bir şekilde anlatılmasının nedeni, sürecin oldukça hayati bir parçası olmasından kaynaklanmaktadır. Verilerin hesaba katabileceği özel projeler veya hazırlanmış analizler olmadığından, veri bilimcinin bilgi kaybı olmadan bir set üzerinde çalışmaya başlayabilmesi için boru hattının verileri kullanılabilir hale getirmesi gerekir. Tüm veriler veri gölünde bulunur ve tasarlanmış kullanım durumlarında birbirine bağlıdır. Veri kaynakları farklılık gösterebilir ve bunlardan sadece ikisini saymak gerekirse, farklı günlük dosyaları veya çeşitli hizmet ve sistem girdileri biçimlerini alabilir.

Veri gölü hazır olduğunda, veri bilimcilerin gerekli tüm araçlara ve çeşitli fırsatlara sahip bir ortamın keyfini çıkarabilmesi için kümelerin yapılandırılması gerekir. Gerekli araç seti aşağıda açıklanmıştır. Mevcut örnek ortam ile sürdürülen Apache Spark, tüm düğümlere kurulabilir. Bu bir küme bilgi işlem çerçevesidir ve sürücüsü, kümede YARN tarafından yönetilen bir uygulama ana işlemi içinde çalışır. Ortamın oluşturucusu ayrıca Python'un tüm düğümlerde bulunduğundan ve sürümlerin mevcut tüm temel veri bilimi kitaplıklarıyla aynı olduğundan emin olmalıdır. Bir seçenek olarak, ortam oluşturucu R'yi tüm küme düğümlerine ve Jupyter Notebook'u en az ikisine kurmayı da seçebilir. TensorFlow, Spark'ın üstüne çıkıyor. KNIME gibi analiz araçları da veri düğümlerinden birinde veya ekli sunucularda önerilir.

Son olarak, ortam hazır olduğunda, veri bilimi ortamı tüm veri bilimcilere ve ekiplerine mevcut tüm veriler için işbirliğine hazır erişim sağlamalıdır.

Tablo ve veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın. , endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarda 400 saatten fazla öğrenim ve iş yardımı.

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

Veri Biliminde Bilim Ustası