데이터 과학 수명주기는 문제 해결을위한 단계입니다.

데이터는 다른 영역으로 진화하므로 목표를 달성하고 성공하기 위해 데이터를 더 잘 활용하여 처리해야합니다.

데이터가 모든 분야와 산업에서 날로 증가함에 따라 모든 회사 또는 산업 또는 도메인이이를 알고 적절한 방식으로 사용하여 회사 또는 산업이 엄청난 방식으로 성장할 수 있도록하는 것이 매우 중요합니다. 어떤 기업도 성장을 억제하고 싶어하지 않으며 문제가 어디에서 뿌리를 내리고 있으며 어떻게 해결하고 성장해야하는지 알지 못합니다. 이것은 중요한 단계이며이 단계를 이해하면 번영 할 것입니다.

기업이 성장하고 목표를 달성 할 수 있도록 데이터 과학 문제 해결 방법이 있습니다. 데이터 과학의 문제 해결 단계는 문제 설명, 데이터 또는 비즈니스 이해, 데이터 수집 또는 수집, 데이터 정리, 데이터 분석, 데이터 시각화, 기능 엔지니어링 및 선택, 모델 구축, 초 매개 변수 조정, 모델 재 구축, 모델 선택을 정의합니다. , 배포 및 피드백.

Unsplash에 Franki Chamaki의 사진

단계의 세부 사항에서

  1. 문제 설명 : 문제 설명을 기반으로 한 데이터 과학 방식에서는 문제에 뛰어 들어 해결하는 두 가지 경로가 있습니다. 먼저이 데이터의 목표가 수치 솔루션인지 범주 형인지를 알아야합니다. 예를 들어, 귀하의 문제 진술은 의약품이 원하는 결과를 보여 주 었는지 여부, 고객이 새로 출시 된 제품에 만족하는지 또는 향후 판매가 증가하거나 감소 할 것인지 여부입니다. 이것은 대답의 범주적인 방법입니다. 예 또는 아니요, 가능하거나 불가능합니다. 문제 진술이 미래의 판매 가격이나 주택 가격 또는 필요한 복용량을 예측하는 것이라면. 이 모든 것들은 주어진 데이터를 기반으로 숫자 값을 제공합니다. 따라서 먼저 문제를 식별하고 이에 대한 최적의 솔루션에 도달해야합니다.
  2. 데이터 또는 비즈니스 이해 : 문제는 다른 영역이나 도메인에서 발생하며 용어를 이해하고 이해를위한 도메인 전문 지식을 갖추면 더 나은 솔루션을 만드는 데 도움이되며 이러한 방식으로 비즈니스 기반 또는 비즈니스 지식만을 기반으로 다른 많은 제안을 알 수 있습니다. 그 지역에서.
  3. 데이터 수집 또는 수집 : 이제 데이터 크런치가 시작되고 varoius 소스에서 수집 된 데이터가 장소 (데이터베이스)에 저장됩니다. 이 문제를 해결하는 데 필요한 모든 데이터가 수집됩니다.
  4. 데이터 정리 : 수집 된 데이터를 적절하게 설정하고 누락 된 데이터, 변칙성 및 데이터 배포를 확인합니다. 데이터는 모든 유용한 데이터로 정리되고 처리됩니다.
  5. 탐색 적 데이터 분석 : 모든 데이터가 정리되고 필요한 부분은 제거되므로 불필요한 것은 남깁니다. 이제 데이터가 모든 통계와 함께 분석되고 연구됩니다.
  6. 데이터 시각화 : 수집 된 대부분의 데이터가 이제 잘 정리되고 탐색되고 이해되고 일부 그래프로 시각적으로 표현되므로 Python 또는 시각화에서 sklearn 라이브러리를 사용하는 플롯은 Tableau 및 일부 시각화 소프트웨어 또는 기타에서 만들 수 있습니다. 이렇게하면 누구나 볼 수 있고 잘 설명 할 수있는 완벽한 그림 이미지로 통찰력이 잘 추출됩니다.
  7. 기능 엔지니어링 및 선택 : 여기에서는 기존 또는 새 열에서 유용한 열을 추가하고 필요한 데이터 만 여기에 표시하고 다른 열은 표시하지 않도록하기 위해 가능한 통계 기술 또는 차원 축소 기술 또는 기타 방법 중 일부를 구현합니다. 그렇지 않으면 오해의 가능성이 있습니다.
Unsplash에 Andy Kelly의 사진

8. 모델 구축 : 모델 구축 단계에서 주어진 데이터는 두 부분으로 나뉘어 하나는 훈련에 사용되고 다른 하나는 검증에 사용됩니다. 같은 데이터를 사용하면 기계가 과적 합할 가능성이 있기 때문입니다 (대신 주어진 데이터 만 완벽하게 학습합니다). 데이터의 주제 또는 이론 학습). 머신 러닝은 유형이 다르며 데이터와 요구 사항에 따라 다르게 사용됩니다. 유형은 감독, 비지도 및 강화 학습입니다. 따라서 필요한 모델이 구현되고 최상의 모델을 선택합니다.

9. 튜닝 및 모델 선택 : 우리는 어떤 모델이 옳고 올바른 모델을 선택해야하는지 모릅니다. 따라서 모델을 구축 한 후 평가되고 다른 매개 변수로 추가 조정 된 다음 잘 수행 된 모델이 선택됩니다.

10. 배포 및 피드백 : 필요한 ML 알고리즘이 선택되어 이제 배포됩니다. 다양한 방법을 통해 수행 할 수 있으며 Flask, AWS, Google Cloud, Django 등과 같은 많은 도구가 있습니다. 배포 후 회사 또는 클라이언트에서 사용되며 제대로 작동하면 피드백을 수집합니다. 문제는 다음과 같습니다. 그렇지 않으면 데이터 과학 팀이 추가 개선을 위해 다시 수신하므로 다시 확인하여 수행됩니다.

이것이 데이터 과학에서 종단 간 프로젝트 해결이 수행되는 방법입니다. 따라서 데이터 과학자와 목표 달성을 위해 노력하는 다른 모든 사람들에게 큰 기쁨이됩니다.

“아직은 못가더라도 어제보다 한 발 더 가까워졌습니다.”

Unsplash에 Stepan Unar의 사진

이것이 도움이 되었다면 약간의 지원을 보여주십시오. 더 많은 이야기를 쓰는 데 도움이 될 것입니다. 목표를 달성하는 데있어 모든 데이터 과학자와 다른 모든 사람들에게 Kuddos. 계속 웃고 모든 빛을 세상으로 가져 오십시오. 긍정적 인 태도를 유지하고 최선을 다하십시오.

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