Наука о данных, по мнению большинства онлайн-курсов и недавних публичных дискуссий, помогла разработать точные модели для прогнозирования. Ключевые области науки о данных сосредоточены на разработке моделей, то есть искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении.
Для первокурсников, которые начинают свой путь в области науки о данных, первое, что им нужно изучить, — это процесс разработки модели машинного обучения и их интерпретация. Итак, давайте попробуем понять, как создать модель машинного обучения с нуля.
1. Постановка проблемы. Любой анализ данных начинается с постановки цели, которую мы хотим достичь в процессе разработки модели. Эти цели могут быть с точки зрения гипотезы или целевых результатов в бизнес-показателях после использования моделей.
2. Сбор данных. Теперь данные, которые могут помочь в решении проблемы, собираются по разным каналам и источникам. Делаются все возможное, чтобы иметь точные и своевременные данные для анализа.
3. Обработка данных. Обработка данных состоит из многих частей, включая очистку данных от пропущенных и ошибочных значений, удаление выбросов, преобразование данных, разработку функций и другие шаги, чтобы подготовить данные для эмпирического анализа. .
4. Исследовательский анализ данных (EDA). Этап EDA – это предмодельный анализ описательного и диагностического характера, в котором мы используем визуализации, распределения, частотные таблицы и другие методы, чтобы понять взаимосвязь данных и сделать выводы. выбор правильного алгоритма для желаемого анализа.
5. Алгоритмы машинного обучения. Теперь мы обучаем, тестируем и проверяем алгоритмы с соответствующими зависимыми и независимыми переменными, используя соответствующие методы из набора алгоритмов обучения с учителем, без учителя и с подкреплением.
6. Прогнозирование и выводы. Алгоритмы будут количественно определять все взаимосвязи и позволят нам делать прогнозы и делать выводы из выходных данных модели. Результаты моделирования необходимо преобразовать обратно в бизнес-язык и представить в том же масштабе, что и исходные данные.
7. Визуализация и обмен информацией: результаты должны передаваться руководителям предприятий или конечным пользователям для принятия решений. Результаты необходимо излагать простыми словами, не нарушая при этом предположений о вероятности и методах моделирования.
Этот процесс наблюдается в большинстве случаев, но он не ограничивает специалистов по науке о данных в поиске новых способов извлечения пользы из своих данных. Исследование и любопытство — вот ключ к разработке хороших моделей, ведущих к бизнесу.
Если вы энтузиаст науки о данных и хотите изучить различные аспекты науки о данных, ознакомьтесь с нашей книгой «Наука о данных для бизнес-профессионалов». В книге основное внимание уделяется фундаментальным концепциям науки о данных, таким как статистика, машинное обучение, бизнес-аналитика, конвейер данных и облачные вычисления. К концу вы сможете легко создавать решения Data Science.
