Una guida alle metodologie di gestione dei progetti di scienza dei dati - KDnuggets

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Una guida alle metodologie di gestione dei progetti di scienza dei dati
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Un progetto di data science comprende molti elementi. Ci sono molte persone coinvolte nel processo e molte sfide devono essere affrontate lungo il percorso. Molte aziende vedono la necessità della scienza dei dati ed è stata implementata nelle nostre vite oggi. Tuttavia, alcuni hanno difficoltà su come utilizzare l’analisi dei dati e su quale percorso utilizzare per arrivarci.

Il presupposto più grande che le aziende fanno quando utilizzano la scienza dei dati è implicare che, a causa del loro utilizzo del linguaggio di programmazione, imiti la stessa metodologia dell’ingegneria del software. Tuttavia, la scienza dei dati e il software integrati nei modelli sono diversi.

La scienza dei dati richiede il suo ciclo di vita e le sue metodologie uniche per avere successo.

Il ciclo di vita della scienza dei dati può essere suddiviso in 7 passaggi.

Comprensione commerciale

Se stai producendo qualcosa per un'azienda, la tua domanda numero 1 dovrebbe essere "Perché?". Perché dobbiamo farlo? Perché è importante per l’azienda? Perché? Perché? Perché?

Il team di data science è responsabile della creazione di un modello e della produzione di analisi dei dati in base a ciò che l'azienda richiede. Durante questa fase del ciclo di vita della scienza dei dati, il team di scienza dei dati e i dirigenti dell'azienda dovrebbero identificare gli obiettivi centrali del progetto, ad esempio esaminando le variabili che devono essere previste.

Su che tipo di progetto di data science si basa questo? Si tratta di un'attività di regressione o classificazione, clustering o rilevamento di anomalie? Una volta compreso l'obiettivo generale del tuo oggetto, puoi continuare a chiederti perché, cosa, dove, quando e come! Porre le domande giuste è un'arte e fornirà al team di data science un contesto approfondito del progetto.

Data Mining

Una volta acquisita tutta la comprensione aziendale necessaria per il progetto, il passaggio successivo sarà l'avvio del progetto raccogliendo dati. La fase di data mining include la raccolta di dati da una varietà di fonti in linea con l'obiettivo del progetto.

Le domande che ti porrai durante questa fase sono: quali dati mi servono per questo progetto? Da dove posso ottenere questi dati? Questi dati aiuteranno a raggiungere il mio obiettivo? Dove conserverò questi dati?

Pulizia dei dati

Alcuni data scientist scelgono di fondere insieme le fasi di data mining e pulizia dei dati. È bene però distinguere le fasi per un migliore flusso di lavoro.

La pulizia dei dati è la fase che richiede più tempo nel flusso di lavoro della scienza dei dati. Più grandi sono i tuoi dati, più tempo ci vorrà. In genere, il completamento può richiedere fino al 50-80% del tempo di un data scientist. Il motivo per cui ci vuole così tanto tempo è perché i dati non sono mai puliti. Potresti avere a che fare con dati che presentano incoerenze, dati mancanti, etichette errate, errori di ortografia e altro ancora.

Prima di eseguire qualsiasi lavoro analitico, dovrai correggere questi errori per assicurarti che i dati con cui prevedi di lavorare siano corretti e produrranno risultati accurati.

Esplorazione dei dati

Dopo molto tempo ed energia spesi per pulire i dati, ora disponi di dati perfettamente puliti con cui puoi lavorare. È tempo di esplorazione dei dati! Questa fase è il brainstorming dell'obiettivo generale del progetto. Vuoi approfondire ciò che puoi trovare dai dati, dai modelli nascosti, dalla creazione di visualizzazioni per trovare ulteriori approfondimenti e altro ancora.

Con queste informazioni sarai in grado di creare un'ipotesi in linea con il tuo obiettivo aziendale e utilizzarla come punto di riferimento per assicurarti di portare a termine il compito.

Feature Engineering

L'ingegneria delle funzionalità è lo sviluppo e la costruzione di nuove funzionalità dei dati a partire da dati grezzi. Prendi i dati grezzi e crei funzionalità informative in linea con il tuo obiettivo aziendale. La fase di progettazione delle funzionalità consiste nella selezione e nella costruzione delle funzionalità.

La selezione delle funzionalità avviene quando si riduce il numero di funzionalità di cui si dispone che aggiungono più rumore ai dati rispetto a informazioni effettivamente preziose. Avere troppe funzionalità può portare a una maledizione della dimensionalità, a una maggiore complessità dei dati da cui il modello può imparare in modo semplice ed efficace.

La costruzione delle funzionalità è nel nome. È la costruzione di nuove funzionalità. Utilizzando le funzionalità di cui disponi attualmente, puoi crearne di nuove, ad esempio, se il tuo obiettivo è concentrato sui membri senior, puoi creare una soglia per l'età che desideri.

Questa fase è molto importante poiché influenzerà l'accuratezza del tuo modello predittivo.

Modellazione predittiva

È qui che inizia il divertimento e vedrai se hai raggiunto il tuo obiettivo aziendale. La modellazione predittiva consiste nell'addestrare i dati, testarli e utilizzare metodi statistici completi per garantire che i risultati del modello siano significativi per l'ipotesi creata.

Sulla base di tutte le domande poste nella fase "Comprensione aziendale", sarai in grado di determinare quale modello è adatto al tuo compito. La scelta del modello potrebbe essere un processo di tentativi ed errori, ma questo è importante per garantire la creazione di un modello di successo che produca risultati accurati.

Dopo aver creato il tuo modello, vorrai addestrarlo sul tuo set di dati e valutarne le prestazioni. Puoi utilizzare diverse metriche di valutazione come la convalida incrociata k-fold per misurare l'accuratezza e continuare a farlo finché non sei soddisfatto del valore di accuratezza.

Testare il modello utilizzando i dati di test e convalida garantisce l'accuratezza e il buon funzionamento del modello. Alimentare i tuoi dati con dati invisibili è un buon modo per vedere come si comporta il modello con dati su cui non è stato addestrato prima. Mette al lavoro il tuo modello!

Visualizzazione dei dati

Una volta che sei soddisfatto delle prestazioni del tuo modello, sei pronto per tornare indietro e spiegare tutto ai dirigenti dell'azienda. Creare visualizzazioni di dati è un buon modo per spiegare i risultati a persone che non hanno competenze tecniche ed è anche un buon modo per raccontare una storia sui dati.

La visualizzazione dei dati è una combinazione di comunicazione, statistica e arte. Esistono tanti modi in cui puoi presentare i risultati dei dati in modo esteticamente gradevole. Puoi utilizzare strumenti come Documentazione Matplotlib, Tutorial di Seaborne Biblioteca di trama. Se stai usando Python, leggi questo: Realizza visualizzazioni straordinarie con Python Graph Gallery.

E proprio così sei alla fine del ciclo di vita, ma ricorda che è un ciclo. Quindi bisogna tornare all’inizio: la comprensione aziendale. Dovrai valutare il successo del tuo modello per quanto riguarda la comprensione e l'obiettivo aziendale originali, insieme all'ipotesi creata.

Ora che abbiamo attraversato il ciclo di vita della scienza dei dati, starai pensando che sembri molto semplice. È solo un passo dopo l'altro. Ma sappiamo tutti che le cose non sono così semplici. Per renderlo il più semplice ed efficace possibile, è necessario mettere in atto metodologie di gestione.

I progetti di data science non sono più esclusivamente sotto la responsabilità dei data scientist: è un lavoro di squadra. Pertanto, la standardizzazione della gestione dei progetti è fondamentale ed esistono metodi che è possibile utilizzare per garantirlo. Esaminiamoli.

Metodologia a cascata

Proprio come una cascata, la metodologia a cascata è un processo di sviluppo sequenziale che attraversa tutte le fasi di un progetto. Ciascuna fase dovrà essere completata affinché possa iniziare la fase successiva. Non c'è sovrapposizione tra le fasi, il che lo rende un metodo efficace in quanto non ci sono conflitti. Se devi rivedere le fasi precedenti, vuol dire che la squadra ha pianificato male.

È composto da cinque fasi:

Requisiti
Design
Implementazione
Verifica (test)
Manutenzione (distribuzione)

Quindi quando dovresti utilizzare la metodologia a cascata? Poiché scorre come l'acqua, tutto deve essere limpido. Ciò significa che l'obiettivo è definito, il team conosce a fondo lo stack tecnologico e gli elementi del progetto sono tutti a posto per garantire un processo fluido ed efficace.

Ma torniamo alla realtà. I progetti di data science scorrono facilmente come l’acqua? No. Richiedono molta sperimentazione, modifiche dei requisiti e altro ancora. Tuttavia, ciò non significa che non sia possibile utilizzare elementi della metodologia a cascata. La metodologia a cascata richiede molta pianificazione. Se pianifichi tutto, sì, potresti ancora incontrare 1 o 2 problemi lungo il percorso, ma le sfide saranno minori e non così dure nel processo.

Metodologia Agile

Il Metodologia agile è nata all'inizio del 2001 quando 17 persone si sono riunite per discutere del futuro dello sviluppo software. È stata fondata su 4 valori fondamentali e 12 principi.

La metodologia agile è più in linea con la tecnologia odierna, poiché funziona in un settore tecnologico frenetico e in continua evoluzione. Se sei un professionista della tecnologia, sai che i requisiti in un progetto di data science o software cambiano continuamente. Pertanto, è importante disporre del metodo giusto che consenta di adattarsi rapidamente a questi cambiamenti.

La metodologia agile è un metodo perfetto di gestione dei progetti di data science in quanto consente al team di rivedere continuamente i requisiti del progetto man mano che cresce. I dirigenti e i responsabili della scienza dei dati possono prendere decisioni sulle modifiche da apportare durante il processo di sviluppo, anziché alla fine, una volta completato tutto.

Ciò si è rivelato altamente efficace poiché il modello si evolve per riflettere risultati incentrati sull’utente, risparmiando tempo, denaro ed energia.

Un esempio di metodo agile è Mischia. Il metodo Scrum utilizza una struttura che aiuta a creare la struttura in un team utilizzando un insieme di valori, principi e pratiche. Ad esempio, utilizzando Scrum, un progetto di data science può suddividere il suo progetto più ampio in una serie di progetti più piccoli. Ciascuno di questi mini-progetti sarà chiamato sprint e consisterà nella pianificazione dello sprint per definire obiettivi, requisiti, responsabilità e altro ancora.

Metodologia ibrida

Perché non utilizzare due metodi diversi insieme? Questo è chiamato metodo ibrido, in cui due o più metodologie vengono utilizzate per creare un metodo del tutto unico per l'azienda. Le aziende possono utilizzare metodi ibridi per tutti i tipi di progetti, tuttavia, il ragionamento alla base è legato alla consegna del prodotto.

Ad esempio, se un cliente richiede un prodotto ma non è soddisfatto dei tempi di produzione basati sull'utilizzo degli sprint in un metodo Agile. Quindi sembra che l'azienda debba fare un po' più di pianificazione, giusto? Quale metodo prevede molta pianificazione? Sì, è vero, Cascata. L'azienda può adottare il metodo a cascata per soddisfare specificatamente le esigenze del cliente.

Alcune aziende potrebbero avere emozioni contrastanti riguardo alla combinazione di un metodo agile con un metodo non agile come Waterfall. Questi due metodi possono coesistere, tuttavia, è responsabilità dell'azienda garantire un approccio semplice e sensato, misurare il successo del metodo ibrido e garantire la produttività.

Ricerca e Sviluppo

Alcuni potrebbero considerarla una metodologia, tuttavia, credo che questa sia una base importante per il processo del progetto di scienza dei dati. Proprio come la metodologia a cascata, non c’è nulla di male nel pianificare e prepararsi con quante più informazioni possibili.

Ma non è di questo che sto parlando qui. Sì, è fantastico ricercare tutto prima di iniziare un progetto. Ma un buon modo per garantire una gestione efficace del progetto è vedere il tuo progetto come un progetto di ricerca e sviluppo. È uno strumento efficace per la collaborazione dei team di data science.

Vuoi camminare prima di correre e gestire il tuo progetto di scienza dei dati come se fosse un documento di ricerca. Alcuni progetti di data science hanno scadenze rigide che rendono difficile questo processo, tuttavia, affrettare la realizzazione del prodotto finale comporta sempre ulteriori sfide. Desideri creare un modello efficace e di successo che soddisfi la fase iniziale del ciclo di vita della scienza dei dati: comprensione del business.

La ricerca e lo sviluppo in un progetto di data science mantengono le porte aperte all'innovazione, aumentano la creatività e non limitano il team ad accontentarsi di qualcosa che potrebbe essere molto più grande!

Sebbene ci siano diverse metodologie tra cui scegliere, alla fine tutto dipende dalle operazioni dell’azienda. Alcuni metodi popolari in un'azienda potrebbero non essere l'approccio migliore per un'altra azienda.

Gli individui possono avere modi diversi di lavorare, quindi l’approccio migliore è creare un metodo che funzioni per tutti.

Se vuoi saperne di più sull'automazione del flusso di lavoro di data science, leggi questo: Automazione nei flussi di lavoro di data science.

Nisha Aria è Data Scientist, Scrittore tecnico freelance e Community Manager presso KDnuggets. È particolarmente interessata a fornire consulenza o tutorial sulla carriera in Data Science e conoscenze basate sulla teoria in Data Science. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l'Intelligenza Artificiale è/può giovare alla longevità della vita umana. Una studentessa appassionata, che cerca di ampliare le sue conoscenze tecnologiche e le sue capacità di scrittura, aiutando nel contempo a guidare gli altri.