La modélisation des données est souvent au cœur de la science des données. Mais la science des données ne se limite pas à la seule modélisation. La modélisation des données ne représente que 20 % du pipeline complet de la science des données. Afin d’extraire toute « valeur » des données, elles doivent être collectées, nettoyées et explorées, la motivation (pour résoudre un problème réel) et les connaissances du domaine d’activité servant de forces directrices pour un scientifique des données.

Métaphoriquement, la science des données est comme la magie (prédire) et la déduction (comparer et interpréter). En tant qu’aspirant scientifique des données, vous voudriez avoir la capacité de prédire automatiquement les résultats et d’identifier des tendances et des modèles jusque-là inconnus dans vos données.

C’est là qu’un pipeline de science des données entre en jeu.

Comprendre « comment fonctionne le pipeline de la science des données » est la première étape vers la résolution d’un problème réel.

Dans cet article, nous discuterons des étapes d’un pipeline de science des données que vous devez suivre pour créer un produit prêt à l’emploi par les utilisateurs finaux.

  1. Comprendre le problème

Soit vous avez un problème, soit vous devez définir un énoncé du problème avant même de commencer à utiliser la science des données. Vous devez d’abord définir et comprendre le problème que vous essayez de résoudre. Un aperçu exploitable ou un produit ne peut être aussi bon que votre compréhension du problème.

Une compréhension approfondie du domaine ou de l’entreprise est requise pour disséquer le problème.

Le modèle que vous avez l’intention de construire à la fin du pipeline de science des données dépendra entièrement du problème en question. Pour différentes exigences et objectifs, vous devrez ajuster vos algorithmes. Une approche unique ne fonctionne pas.

Exemple de scénario: Considérez, par exemple, que vous créez un moteur de recommandation pour un portail de commerce électronique. L’objectif est de recommander des produits à tous les nouveaux visiteurs de la plateforme. L’objectif commercial est d’amener un visiteur débutant à passer un maximum de temps sur la plateforme et à passer sa première commande. Mais si vous construisez un système pour les visiteurs nouveaux et récurrents, cela ne sert à rien. Et si le moteur de recommandation ne parvient pas à identifier les modèles dans la façon dont les nouveaux visiteurs explorent différents produits et passent leur première commande, il n’apportera aucune valeur à l’organisation de l’entreprise. C’est pourquoi la compréhension du problème et du domaine est cruciale pour construire un produit de science des données utile.

2. Collecte de données

Les données sont collectées en fonction de votre compréhension du problème. La collecte de données est un processus fastidieux et fastidieux. Cela demande de la patience, de l’énergie et du temps.

Avec plus de données, il est possible de construire des modèles plus robustes.

Il est primordial de travailler sur des données précises afin de construire des modèles fiables. S’il y a trop de données aberrantes, même les modèles les plus raffinés sont voués à l’échec.

Exemple de scénario : Vous collecterez des ensembles de données relatifs aux nouveaux visiteurs ainsi que des événements et actions clés. Par exemple, vous suivrez où ils cliquent ou comment ils explorent divers produits sur la plate-forme. Si vous utilisez les données des visiteurs récurrents, vous ajouteriez du bruit aux données.

Compétences requises :

Interrogation de bases de données relationnelles et non relationnelles: MySQL, PostgresSQL, MongoDB

Stockage distribué: Hadoop, Apache Spark

Récupération de Données non structurées: texte, images, vidéos, fichiers audio, documents, excel, etc.

3. Nettoyage des données

Cette phase du pipeline de la science des données nécessite généralement le plus de temps et d’efforts. Les résultats et la sortie d’un modèle de science des données ne sont aussi bons que les données que vous y mettez. Des langages de script tels que Python et R sont utilisés pour le nettoyage des données.

Les données collectées sont examinées, nettoyées et stockées sous une forme structurée. L’objectif principal est d’éliminer le plus de bruit possible pendant cette phase; la connaissance du domaine et la compréhension du problème commercial aident à identifier et à éliminer les valeurs aberrantes.

Les données ainsi nettoyées seront utilisées pour l’analyse des données exploratoires et la modélisation dans les prochaines étapes.

Exemple de scénario: Toutes les données, qui ajoutent du bruit et ne sont pas liées aux besoins de l’entreprise, liées au problème en question doivent être supprimées. Lorsque vous examinez les données, vous devez identifier les enregistrements corrompus, les erreurs et les valeurs manquantes. Pendant le nettoyage, les jeux de données contenant des erreurs ou des valeurs manquantes sont jetés, remplacés ou remplis.

Compétences requises :

Langage de script : Python ou R

Outils de lutte contre les données : Pandas Python, R

4. Analyse exploratoire des données

Maintenant que vous avez des données propres disponibles, il est temps de les explorer!

Au cours de cette phase, l’objectif est d’extraire des informations et d’identifier les modèles cachés des données et de les mapper à l’entreprise et au problème spécifique à résoudre.

Comme dans les étapes précédentes, une bonne compréhension du domaine aide à orienter l’analyse des données dans des directions où vous êtes plus susceptible de découvrir des informations et des informations utiles liées aux données.

Exemple de scénario: Dans l’exemple discuté à l’étape 1, sur la base de votre compréhension des tendances saisonnières du marché du commerce électronique, vous découvrirez peut-être que la moitié des visiteurs du site Web pour la première fois pendant la période estivale ont passé plus de trois minutes à vérifier les réfrigérateurs.

Vous devez pratiquement développer un sens pour repérer des modèles / tendances étranges ou intéressants lors de l’analyse exploratoire des données.

Les outils de visualisation sont utiles pour extraire des modèles à travers des graphiques et des visualisations; les méthodes de test statistiques sont utiles pour extraire des caractéristiques et sauvegarder les résultats avec des graphiques et des analyses.

Sur la base des analyses, de nouvelles fonctionnalités peuvent être créées à ce stade, si nécessaire.

Compétences requises :

Certaines bibliothèques de visualisation populaires utilisées pour l’analyse de données exploratoires incluent Matplotlib, Seaborn, Numpy, Pandas, Scipy en Python et GGplot2 en R

5. Modélisation des données

Il est maintenant temps de résoudre le problème en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. C’est la phase la plus excitante de tout le pipeline de science des données.

Différentes méthodes/algorithmes sont testés. La méthode qui offre les meilleures performances (en termes d’analyse prédictive) est sélectionnée. Le modèle est affiné et évalué plusieurs fois.

La puissance prédictive de votre modèle dépendra de la qualité des fonctionnalités que vous utilisez.

Exemple de scénario: Votre modèle de données pour le moteur de recommandations peut prédire qu’au moins un article d’une combinaison de certains appareils de cuisine, produits d’épicerie et produits de toilette est susceptible d’être acheté par un premier visiteur.

Les bibliothèques Scikit-learn (Python) et CARET(R) peuvent être utilisées pour créer des modèles d’apprentissage automatique. Parmi les différents frameworks d’apprentissage profond disponibles de nos jours, Keras / TensorFlow peut être utilisé pour construire des modèles d’apprentissage profond. Comparez les cadres sous divers aspects avant d’en choisir un.

6. Déploiement

Maintenant que le modèle est prêt, il est temps de le rendre accessible aux utilisateurs finaux.

Le modèle doit être évolutif. Lorsque de nouvelles données sont disponibles, le modèle peut être réévalué et mis à jour.

Mots finaux

Il est important que votre pipeline de science des données soit solide du début à la fin. Chaque étape est importante.

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