Um guia para metodologias de gerenciamento de projetos de ciência de dados - KDnuggets

Republicado por Platão

seguidores: 0

Um guia para metodologias de gerenciamento de projetos de ciência de dados
Imagem do autor

Um projeto de ciência de dados contém muitos elementos. Há muitas pessoas envolvidas no processo e muitos desafios são enfrentados ao longo do caminho. Muitas empresas veem a necessidade da ciência de dados, e ela já foi implementada em nossas vidas hoje. No entanto, alguns têm dificuldade em saber como utilizar a análise de dados e qual o caminho a seguir para chegar lá.

A maior suposição que as empresas fazem ao usar a ciência de dados é sugerir que, devido ao uso da linguagem de programação, ela imita a mesma metodologia da engenharia de software. No entanto, a ciência de dados e o software integrados aos modelos são diferentes.

A ciência de dados exige que seu ciclo de vida e metodologias únicos sejam bem-sucedidos.

O ciclo de vida da ciência de dados pode ser dividido em 7 etapas.

Entendimento comercial

Se você está produzindo algo para uma empresa, sua pergunta número 1 deve ser ‘Por quê?’. Por que precisamos fazer isso? Por que é importante para o negócio? Por que? Por que? Por que?

A equipe de ciência de dados é responsável por construir um modelo e produzir análises de dados com base nas necessidades do negócio. Durante esta fase do ciclo de vida da ciência de dados, a equipe de ciência de dados e os executivos da empresa devem identificar os objetivos centrais do projeto, por exemplo, analisando as variáveis que precisam ser previstas.

Em que tipo de projeto de ciência de dados isso se baseia? É uma tarefa de regressão ou classificação, agrupamento ou detecção de anomalias? Depois de compreender o objetivo geral do seu objeto, você pode continuar perguntando por que, o quê, onde, quando e como! Fazer as perguntas certas é uma arte e fornecerá à equipe de ciência de dados um contexto aprofundado do projeto.

Data Mining

Depois de ter todo o conhecimento comercial necessário para o projeto, sua próxima etapa será iniciar o projeto coletando dados. A fase de mineração de dados inclui a coleta de dados de diversas fontes que estão alinhadas com o objetivo do seu projeto.

As perguntas que você fará durante esta fase são: Quais dados eu preciso para este projeto? Onde posso obter esses dados? Esses dados ajudarão a cumprir meu objetivo? Onde armazenarei esses dados?

Limpeza de Dados

Alguns cientistas de dados optam por combinar as fases de mineração e limpeza de dados. Porém, é bom distinguir as fases para um melhor fluxo de trabalho.

A limpeza de dados é a fase mais demorada no fluxo de trabalho da ciência de dados. Quanto maiores forem os seus dados, mais tempo levará. Normalmente, pode levar de 50 a 80% do tempo de um cientista de dados para ser concluído. A razão pela qual demora tanto é porque os dados nunca são limpos. Você pode estar lidando com dados que apresentam inconsistências, dados ausentes, rótulos incorretos, erros ortográficos e muito mais.

Antes de realizar qualquer trabalho analítico, você precisará corrigir esses erros para garantir que os dados com os quais planeja trabalhar estejam corretos e produzirão resultados precisos.

Exploração de Dados

Depois de muito tempo e energia gastos limpando os dados, agora você tem dados totalmente limpos com os quais pode trabalhar. Hora de exploração de dados! Esta fase é o brainstorming do objetivo geral do projeto. Você deseja se aprofundar no que pode encontrar nos dados, padrões ocultos, criar visualizações para encontrar mais insights e muito mais.

Com essas informações, você poderá criar uma hipótese alinhada ao seu objetivo de negócio e utilizá-la como ponto de referência para garantir que está no caminho certo.

Engenharia de recursos

Engenharia de recursos é o desenvolvimento e construção de novos recursos de dados a partir de dados brutos. Você pega os dados brutos e cria recursos informativos alinhados ao seu objetivo de negócio. A fase de engenharia de recursos consiste na seleção e construção de recursos.

A seleção de recursos ocorre quando você reduz o número de recursos que adiciona mais ruído aos dados do que informações realmente valiosas. Ter muitos recursos pode levar a uma maldição de dimensionalidade, a um aumento da complexidade dos dados com os quais o modelo pode aprender de maneira fácil e eficaz.

A construção de recursos está no nome. É a construção de novas funcionalidades. Utilizando as funcionalidades que possui atualmente, você pode criar novas funcionalidades, por exemplo, se o seu objetivo estiver concentrado em membros seniores, você pode criar um limite para a idade que deseja.

Esta fase é muito importante porque influenciará a precisão do seu modelo preditivo.

Modelagem Preditiva

É aqui que começa a diversão e você verá se atingiu seu objetivo de negócio. A modelagem preditiva consiste em treinar os dados, testá-los e usar métodos estatísticos abrangentes para garantir que os resultados do modelo sejam significativos para a hipótese criada.

Com base em todas as perguntas feitas na fase de ‘Entendimento do Negócio’, você será capaz de determinar qual modelo é adequado para a tarefa em questão. A escolha do modelo pode ser um processo de tentativa e erro, mas isso é importante para garantir que você crie um modelo bem-sucedido que produza resultados precisos.

Depois de construir seu modelo, você desejará treiná-lo em seu conjunto de dados e avaliar seu desempenho. Você pode usar diferentes métricas de avaliação, como validação cruzada k-fold para medir a precisão e continuar a fazer isso até estar satisfeito com seu valor de precisão.

Testar seu modelo usando dados de teste e validação garante a precisão e um bom desempenho do modelo. Alimentar seus dados com dados não vistos é uma boa maneira de ver o desempenho do modelo com dados nos quais não foi treinado antes. Isso coloca seu modelo para funcionar!

Visualização de Dados

Quando estiver satisfeito com o desempenho do seu modelo, você estará pronto para voltar e explicar tudo aos executivos da empresa. Criar visualizações de dados é uma boa maneira de explicar suas descobertas para pessoas que não são técnicas e também é uma boa maneira de contar uma história sobre os dados.

A visualização de dados é uma combinação de comunicação, estatística e arte. Há muitas maneiras de apresentar suas descobertas de dados de uma forma esteticamente agradável. Você pode usar ferramentas como Documentação do Matplotlib, Tutorial Seaborn e Biblioteca Plotly. Se você estiver usando Python, leia isto: Faça visualizações incríveis com Python Graph Gallery.

E assim você está no final do ciclo de vida, mas lembre-se que é um ciclo. Então você tem que voltar ao início: Entendimento Empresarial. Você precisará avaliar o sucesso do seu modelo em relação ao entendimento e objetivo original do negócio, juntamente com a hipótese criada.

Agora que passamos pelo ciclo de vida da ciência de dados, você deve estar pensando que isso parece muito simples. É apenas um passo após o outro. Mas todos nós sabemos que as coisas não são tão simples. Para torná-lo o mais simples e eficaz possível, é necessário implementar metodologias de gestão.

Os projetos de ciência de dados não estão mais sob a responsabilidade exclusiva dos cientistas de dados – são um esforço de equipe. Portanto, padronizar o gerenciamento de projetos é fundamental e existem métodos que você pode usar para garantir isso. Vamos dar uma olhada neles.

Metodologia da Cachoeira

Assim como uma cascata, a metodologia em cascata é um processo de desenvolvimento sequencial que flui por todas as etapas de um projeto. Cada fase precisará ser concluída para que a próxima fase comece. Não há sobreposição entre as fases, tornando-se um método eficaz, pois não há conflitos. Se for preciso revisitar as fases anteriores, significa que a equipe planejou mal.

É composto por cinco fases:

Requisitos
Design
Implementação
Verificação (teste)
Manutenção (implantação)

Então, quando você deve usar a metodologia em cascata? Como flui como a água, tudo precisa estar claro. Isso significa que o objetivo está definido, a equipe conhece a pilha de tecnologia de dentro para fora e os elementos do projeto estão todos no lugar para garantir um processo tranquilo e eficaz.

Mas voltemos à realidade. Os projetos de ciência de dados fluem facilmente como água? Não. Eles exigem muita experimentação, mudanças de requisitos e muito mais. No entanto, isso não significa que você não possa usar elementos da metodologia em cascata. A metodologia em cascata requer muito planejamento. Se você planejar tudo, sim, ainda poderá encontrar 1 ou 2 problemas no caminho, mas os desafios serão menores e não tão duros no processo.

Metodologia Ágil

A Metodologia ágil nasceu no início de 2001, quando 17 pessoas se reuniram para discutir o futuro do desenvolvimento de software. Foi fundada em 4 valores fundamentais e 12 princípios.

A metodologia ágil está mais alinhada com a tecnologia atual, pois funciona em um setor tecnológico em ritmo acelerado e em constante mudança. Se você é um profissional de tecnologia, sabe que os requisitos de um projeto de ciência de dados ou de software mudam o tempo todo. Portanto, é importante ter o método certo que permita uma adaptação rápida a essas mudanças.

A metodologia ágil é um método perfeito de gerenciamento de projetos de ciência de dados, pois permite que a equipe revise continuamente os requisitos do projeto à medida que ele cresce. Executivos e gerentes de ciência de dados podem tomar decisões sobre as mudanças que precisam ser feitas durante o processo de desenvolvimento, e não no final, quando tudo estiver concluído.

Isto tem demonstrado ser altamente eficaz à medida que o modelo evolui para refletir os resultados centrados no utilizador, poupando tempo, dinheiro e energia.

Um exemplo de método ágil é Scrum. O método scrum usa uma estrutura que ajuda a criar estrutura em uma equipe usando um conjunto de valores, princípios e práticas. Por exemplo, usando Scrum, um projeto de ciência de dados pode dividir seu projeto maior em uma série de projetos menores. Cada um desses miniprojetos será chamado de sprint e consistirá no planejamento do sprint para definir objetivos, requisitos, responsabilidades e muito mais.

Metodologia Híbrida

Por que não usar dois métodos diferentes juntos? Isso é chamado de método híbrido, onde duas ou mais metodologias são usadas para criar um método totalmente exclusivo para o negócio. As empresas podem usar métodos híbridos para todos os tipos de projetos, no entanto, o raciocínio por trás disso se resume à entrega do produto.

Por exemplo, se um cliente necessita de um produto, mas não está satisfeito com o prazo de produção baseado no uso de sprints em um método Agile. Então parece que a empresa precisa planejar um pouco mais, certo? Qual método tem muito planejamento? Sim, isso mesmo, Cachoeira. A empresa pode adotar cascata em seu método para atender especificamente às necessidades do cliente.

Algumas empresas podem ter emoções confusas sobre a combinação de um método ágil com um método não ágil, como o Waterfall. Esses dois métodos podem coexistir, porém é responsabilidade da empresa garantir uma abordagem simples, que faça sentido, medir o sucesso do método híbrido e proporcionar produtividade.

Pesquisa e Desenvolvimento

Alguns podem considerar isso como uma metodologia, no entanto, acredito que esta seja uma base importante para o processo do projeto de ciência de dados. Assim como a metodologia em cascata, não há mal nenhum em planejar e se preparar com o máximo de informações possível.

Mas não é disso que estou falando aqui. Sim, é ótimo pesquisar tudo antes de iniciar um projeto. Mas uma boa maneira de garantir um gerenciamento de projetos eficaz é encarar seu projeto como um projeto de pesquisa e desenvolvimento. É uma ferramenta eficaz para colaboração da equipe de ciência de dados.

Você deseja caminhar antes de executar e operar seu projeto de ciência de dados como se fosse um trabalho de pesquisa. Alguns projetos de ciência de dados têm prazos rigorosos que tornam esse processo difícil; no entanto, apressar o produto final sempre traz mais desafios. Você deseja construir um modelo eficaz e bem-sucedido que atenda à fase inicial do ciclo de vida da ciência de dados: compreensão do negócio.

A pesquisa e desenvolvimento em um projeto de ciência de dados mantém as portas abertas para a inovação, aumenta a criatividade e não limita a equipe a se contentar com algo que poderia ser muito maior!

Embora existam diferentes metodologias para escolher, em última análise, tudo se resume às operações do negócio. Alguns métodos que são populares em uma empresa podem não ser a melhor abordagem para outra empresa.

Os indivíduos podem ter diferentes formas de trabalhar, por isso a melhor abordagem é criar um método que funcione para todos.

Quer aprender sobre como automatizar seu fluxo de trabalho de ciência de dados, leia isto: Automação em fluxos de trabalho de ciência de dados.

Nisha Arya é cientista de dados, redator técnico freelancer e gerente de comunidade da KDnuggets. Ela está particularmente interessada em fornecer conselhos ou tutoriais de carreira em Ciência de Dados e conhecimento baseado em teoria sobre Ciência de Dados. Ela também deseja explorar as diferentes maneiras pelas quais a Inteligência Artificial é/pode beneficiar a longevidade da vida humana. Uma aluna interessada, buscando ampliar seus conhecimentos técnicos e habilidades de escrita, ao mesmo tempo em que ajuda a orientar outras pessoas.