У людей, которые только начинают заниматься наукой о данных, возникает множество вопросов. Один из главных вопросов, который возникает у начинающих специалистов по данным, «Каковы этапы проекта по исследованию данных?» или«Каков рабочий процесс проекта машинного обучения?». Что ж, в этой статье я попытаюсь решить эту проблему. Ты готов?

Любой типичный проект по науке о данных в основном разбивается на эти 4 этапа:

  1. Определение бизнес-проблемы: один из самых важных шагов для любого проекта по науке о данных, но в то же время недооцениваемый различными профессионалами. Важно четко определить масштаб проблемы. Из множества возможных проблем, которые необходимо решить, найти правильную проблему для решения — это ценный навык.
  2. Подготовка данных. В огромном количестве доступных данных найдите отсутствующие значения, выберите разделы, относящиеся к подготовке, и удалите остальные. Настройка данных в правильном формате, например: Иногда у вас будет столбец даты, и этот конкретный столбец не имеет формата даты. Осуществление этих видов очистки и споров происходит при подготовке данных. Обычно 80% времени уходит на подготовку данных.
  3. Разработка модели машинного обучения. Мечта каждого специалиста по обработке и анализу данных. Создать модель машинного обучения и извлечь важные сведения и ответы на поставленные ранее бизнес-вопросы.
  4. Оцените модель.Этот шаг очень важен, так как специалисту по данным необходимо проверить свою модель, хорошо ли она работает с тестовыми данными, прежде чем внедрять ее в невидимые данные. Оценка модели и выбор лучшей модели также важны.

Вы можете сослаться на эту блок-схему в основном для любого проекта по науке о данных, происходящего в отрасли.

Подводя итог всему этому: первый и самый важный шаг — это определение бизнес-проблемы, затем сбор, подготовка и исследование данных. После подготовки и исследования данных мы разрабатываем модель и, наконец, оцениваем модель. Надеюсь, поможет.

Удачного кодирования!