Projekty Data Science służą do odkrywania w danych wzorców, które napędzają biznes. W celu skutecznego przeprowadzenia projektu Data Science, jak i w każdym innym projekcie potrzebne jest odpowiednie zaplanowanie. Poniżej opisujemy 6 kolejnych etapów, które pomogą w ustrukturyzowaniu projektów Data Science i doprowadzą Wasz projekt do skutecznego zakończenia.

1. Zrozumienie biznesu

Na tym etapie koncentrujemy się na zrozumieniu celów projektu i wymagań z perspektywy biznesowej, a następnie przekształcamy tą wiedzę w definicję problemu data science.

2. Zrozumienie danych

Celem etapu jest przygotowanie danych oraz ocena ich przydatności. Rozpoczyna się etap od wstępnego zgromadzenia danych i kontynuuje działania w celu zapoznania się z danymi, identyfikacji problemów z jakością danych, odkrycia pierwszego wglądu w dane lub wykrycia interesujących podzbiorów w celu sformułowania hipotez dotyczących ukrytych informacji.

3. Przygotowanie danych

Faza przygotowania danych obejmuje wszystkie działania mające na celu zbudowanie ostatecznego zestawu danych z początkowych danych pierwotnych.

4. Modelowanie

Podczas danego etapu są budowane, wybierane i sprawdzane modele statystyczne. Ponieważ niektóre techniki, takie jak sieci neuronowe, mają określone wymagania dotyczące formy danych, może być potrzebny powrót do etapu przygotowania danych.

5. Ocena

Po zbudowaniu jednego lub większej liczby modeli, które mają wysoką jakość w oparciu o wybrane funkcje, należy je przetestować, aby upewnić się, że są one uogólnione oraz standaryzowane i że wszystkie kluczowe problemy biznesowe zostały w wystarczającym stopniu uwzględnione. Końcowym rezultatem jest wybór najbardziej trafnego(-ych) modelu(-i).

6. Wdrożenie

Zasadniczo będzie to oznaczać wdrożenie kodu modelu do systemu operacyjnego w celu oceny lub kategoryzacji nowych niewiadomych danych w miarę ich powstawania oraz stworzenia mechanizmu wykorzystywania tych nowych informacji w rozwiązaniu pierwotnego problemu biznesowego. Co ważne, kod musi również obejmować wszystkie etapy przygotowania danych prowadzące do modelowania, aby model traktował nowe surowe dane w taki sam sposób, jak podczas opracowywania modelu.

Planning AI or BI project? Get an Estimate

Get a quick estimate of your AI or BI project within 1 business day. Delivered straight to your inbox.