Veri Bilimi Proje Yönetimi Metodolojileri Rehberi - KDnuggets

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Veri Bilimi Proje Yönetimi Metodolojileri Rehberi
Yazara göre resim

Bir veri bilimi projesinin birçok unsuru vardır. Sürece dahil olan birçok insan var ve yol boyunca birçok zorlukla karşılaşılıyor. Pek çok şirket veri bilimine olan ihtiyacı görüyor ve bu, bugün hayatımızda uygulanmaya başlandı. Ancak bazıları veri analitiğini nasıl kullanacakları ve oraya ulaşmak için hangi yolu kullanacakları konusunda zorluk yaşıyor.

Şirketlerin veri bilimini kullanırken yaptıkları en büyük varsayım, kullandıkları programlama dili nedeniyle yazılım mühendisliği ile aynı metodolojiyi taklit ettiğini ima etmektir. Ancak modellerin yerleşik veri bilimi ve yazılımı farklıdır.

Veri biliminin başarılı olabilmesi için benzersiz yaşam döngüsü ve metodolojileri gerekir.

Veri bilimi yaşam döngüsü 7 adıma ayrılabilir.

İş Anlayışı

Bir şirket için bir şey üretiyorsanız 1 numaralı sorunuz ‘Neden?’ olmalıdır. Bunu neden yapmamız gerekiyor? İşletme için neden önemlidir? Neden? Neden? Neden?

Veri bilimi ekibi, işin gerektirdiğine göre bir model oluşturmaktan ve veri analitiği üretmekten sorumludur. Veri bilimi yaşam döngüsünün bu aşamasında, veri bilimi ekibi ve şirketin yöneticileri projenin merkezi hedeflerini belirlemeli, örneğin tahmin edilmesi gereken değişkenleri araştırmalıdır.

Bu ne tür bir veri bilimi projesine dayanıyor? Bu bir regresyon mu, sınıflandırma görevi mi, kümeleme mi yoksa anormallik tespiti mi? Nesnenizin genel amacını anladıktan sonra neden, ne, nerede, ne zaman ve nasıl diye sormaya devam edebilirsiniz! Doğru soruları sormak bir sanattır ve veri bilimi ekibine projeyle ilgili derinlemesine bir bağlam sağlayacaktır.

Veri Madenciliği

Proje için ihtiyaç duyduğunuz tüm iş anlayışına sahip olduğunuzda bir sonraki adımınız veri toplayarak projeyi başlatmak olacaktır. Veri madenciliği aşaması, proje hedefinize uygun çeşitli kaynaklardan veri toplamayı içerir.

Bu aşamada soracağınız sorular şunlardır: Bu proje için hangi verilere ihtiyacım var? Bu verileri nereden alabilirim? Bu veriler hedefime ulaşmama yardımcı olacak mı? Bu verileri nerede saklayacağım?

Veri temizleme

Bazı veri bilimcileri, veri madenciliği ve veri temizleme aşamalarını bir araya getirmeyi tercih ediyor. Ancak daha iyi iş akışı için aşamaları ayırmakta fayda var.

Veri temizleme, veri bilimi iş akışında en çok zaman alan aşamadır. Verileriniz ne kadar büyükse, o kadar uzun sürer. Bu işlemin tamamlanması genellikle bir veri bilimcinin zamanının %50-80'ini alabilir. Bu kadar uzun sürmesinin nedeni verilerin hiçbir zaman temiz olmamasıdır. Tutarsızlıklar, eksik veriler, yanlış etiketler, yazım hataları ve daha fazlasını içeren verilerle uğraşıyor olabilirsiniz.

Herhangi bir analitik çalışma yapmadan önce, çalışmayı planladığınız verilerin doğru olduğundan ve doğru çıktılar üreteceğinden emin olmak için bu hataları düzeltmeniz gerekecektir.

Veri Keşfi

Verileri temizlemek için çok fazla zaman ve enerji harcadıktan sonra artık üzerinde çalışabileceğiniz tertemiz verileriniz var. Veri keşfetme zamanı! Bu aşama genel proje hedefinizin beyin fırtınasıdır. Daha fazla bilgi edinmek ve daha fazlasını elde etmek için verilerden, gizli kalıplardan, görselleştirmelerden bulabileceğiniz şeylerin derinliklerine dalmak istiyorsunuz.

Bu bilgilerle iş hedefinize uygun bir hipotez oluşturabilecek ve bunu görevde olduğunuzdan emin olmak için bir referans noktası olarak kullanabileceksiniz.

Özellik Mühendisliği

Özellik mühendisliği, ham verilerden yeni veri özelliklerinin geliştirilmesi ve oluşturulmasıdır. Ham verileri alıp iş hedefinize uygun bilgilendirici özellikler yaratırsınız. Özellik mühendisliği aşaması, özellik seçimi ve özellik oluşturulmasından oluşur.

Özellik seçimi, verilere gerçek değerli bilgilerden daha fazla gürültü katan sahip olduğunuz özelliklerin sayısını azaltmanızdır. Çok fazla özelliğe sahip olmak, boyutsallık sorununa, modelin kolay ve etkili bir şekilde öğrenebileceği verilerde artan karmaşıklığa yol açabilir.

Özellik yapısı adındadır. Yeni özelliklerin inşasıdır. Halihazırda sahip olduğunuz özellikleri kullanarak yeni özellikler oluşturabilirsiniz, örneğin hedefiniz kıdemli üyelere yoğunlaşmışsa, istediğiniz yaş için bir eşik oluşturabilirsiniz.

Bu aşama, tahmine dayalı modelinizin doğruluğunu etkileyeceğinden çok önemlidir.

Tahmine Dayalı Modelleme

Eğlencenin başladığı yer burasıdır ve iş hedefinize ulaşıp ulaşmadığınızı göreceksiniz. Tahmine dayalı modelleme, verilerin eğitilmesini, test edilmesini ve modelden elde edilen sonuçların oluşturulan hipotez için anlamlı olmasını sağlamak için kapsamlı istatistiksel yöntemlerin kullanılmasını içerir.

'İş Anlayışı' aşamasında sorduğunuz tüm sorulara dayanarak, hangi modelin elinizdeki göreve uygun olduğunu belirleyebileceksiniz. Model seçiminiz bir deneme yanılma süreci olabilir ancak bu, doğru çıktılar üreten başarılı bir model oluşturduğunuzdan emin olmak için önemlidir.

Modelinizi oluşturduktan sonra onu veri kümeniz üzerinde eğitmek ve performansını değerlendirmek isteyeceksiniz. Doğruluğu ölçmek için k-katlı çapraz doğrulama gibi farklı değerlendirme metriklerini kullanabilir ve doğruluk değerinizden memnun kalana kadar bunu yapmaya devam edebilirsiniz.

Modelinizi test ve doğrulama verilerini kullanarak test etmek doğruluğu ve modelinizin iyi performans göstermesini sağlar. Verilerinizi görünmeyen verilerle beslemek, modelin daha önce üzerinde eğitim almadığı verilerle nasıl performans gösterdiğini görmenin iyi bir yoludur. Modelinizin işe yaramasını sağlar!

Veri Görselleştirme

Modelinizin performansından memnun kaldığınızda, geri dönüp tüm bunları şirketteki yöneticilere açıklamaya hazır olursunuz. Veri görselleştirmeleri oluşturmak, bulgularınızı teknik bilgisi olmayan kişilere açıklamanın iyi bir yoludur ve aynı zamanda verilerle ilgili bir hikaye anlatmanın da iyi bir yoludur.

Veri görselleştirme iletişim, istatistik ve sanatın birleşimidir. Veri bulgularınızı estetik açıdan hoş bir şekilde sunmanın pek çok yolu vardır. gibi araçları kullanabilirsiniz. Matplotlib Dokümantasyonu, Deniz Doğuşu Eğitimi, ve Plotly Kütüphanesi. Python kullanıyorsanız şunu okuyun: Python Grafik Galerisi ile Muhteşem Görselleştirmeler Yapın.

Ve böylece yaşam döngüsünün sonundasınız, ancak bunun bir döngü olduğunu unutmayın. Bu yüzden başlangıca geri dönmelisiniz: İş Anlayışı. Modelinizin başarısını, oluşturulan hipotezle birlikte orijinal iş anlayışı ve hedefi açısından değerlendirmeniz gerekecektir.

Artık veri bilimi yaşam döngüsünden geçtik, bunun çok basit göründüğünü düşünüyor olmalısınız. Birbirini takip eden sadece bir adım. Ama hepimiz biliyoruz ki her şey bu kadar basit değil. Bunu olabildiğince basit ve etkili hale getirmek için yönetim metodolojilerinin uygulamaya konulması gerekir.

Veri bilimi projeleri artık yalnızca veri bilimcilerinin sorumluluğunda değil; bir ekip çalışmasıdır. Bu nedenle proje yönetimini standart hale getirmek zorunludur ve bunu sağlamak için kullanabileceğiniz yöntemler vardır. Hadi onlara bakalım.

Şelale Metodolojisi

Tıpkı bir şelale gibi, şelale metodolojisi de bir projenin tüm aşamalarından geçen sıralı bir geliştirme sürecidir. Bir sonraki aşamanın başlayabilmesi için her aşamanın tamamlanması gerekir. Fazlar arasında çakışma olmaması, çatışma olmadığından etkili bir yöntem olmasını sağlar. Önceki aşamaları tekrar gözden geçirmeniz gerekiyorsa bu, ekibin kötü planlama yaptığı anlamına gelir.

Beş aşamadan oluşur:

Yer Alan Kurallar
Dizayn
Uygulama
Doğrulama (Test)
Bakım (Dağıtım)

Peki şelale metodolojisini ne zaman kullanmalısınız? Su gibi aktığı için her şeyin berrak olması gerekiyor. Bu, hedefin tanımlandığı, ekibin teknoloji yığınını baştan sona bildiği ve sorunsuz ve etkili bir süreç sağlamak için proje öğelerinin hepsinin yerinde olduğu anlamına gelir.

Ama gerçeğe dönelim. Veri bilimi projeleri su gibi kolayca akıyor mu? Hayır. Çok fazla deneme, gereksinim değişikliği ve daha fazlasını gerektirirler. Ancak bu, şelale metodolojisinin unsurlarını kullanamayacağınız anlamına gelmez. Şelale metodolojisi çok fazla planlama gerektirir. Her şeyi planlarsanız, evet yolda yine de 1 veya 2 sorunla karşılaşabilirsiniz, ancak süreçteki zorluklar daha az olacak ve o kadar da sert olmayacaktır.

Çevik Metodoloji

The Çevik metodoloji 2001 yılı başlarında 17 kişinin yazılım geliştirmenin geleceğini tartışmak üzere bir araya gelmesiyle doğdu. 4 temel değer ve 12 ilke üzerine kurulmuştur.

Çevik metodoloji, hızlı tempolu, sürekli değişen bir teknoloji endüstrisinde çalıştığı için günümüz teknolojisiyle daha uyumludur. Bir teknoloji uzmanıysanız veri bilimi veya yazılım projesindeki gereksinimlerin sürekli değiştiğini bilirsiniz. Bu nedenle, bu değişikliklere hızlı bir şekilde uyum sağlamanıza olanak tanıyan doğru yöntemin uygulanması önemlidir.

Çevik metodoloji, ekibin büyüdükçe projenin gereksinimlerini sürekli olarak gözden geçirmesine olanak tanıdığı için mükemmel bir veri bilimi proje yönetimi yöntemidir. Yöneticiler ve veri bilimi yöneticileri, geliştirme süreci tamamlandıktan sonra yapılması gereken değişiklikler yerine, geliştirme süreci sırasında yapılması gereken değişiklikler hakkında kararlar alabilirler.

Model kullanıcı odaklı çıktıları yansıtacak şekilde geliştikçe, zamandan, paradan ve enerjiden tasarruf edildiğinden bunun son derece etkili olduğu görülmüştür.

Çevik bir yöntemin bir örneği, Saldırı. Scrum yöntemi, bir takım değerleri, ilkeleri ve uygulamaları kullanarak bir takımda yapı oluşturmaya yardımcı olan bir çerçeve kullanır. Örneğin, bir veri bilimi projesi Scrum'ı kullanarak daha büyük projesini bir dizi küçük projeye bölebilir. Bu mini projelerin her biri bir sprint olarak adlandırılacak ve hedefleri, gereksinimleri, sorumlulukları ve daha fazlasını tanımlamak için sprint planlamasından oluşacaktır.

Hibrit Metodoloji

Neden iki farklı yöntemi bir arada kullanmıyorsunuz? Buna, tamamen işletmeye özgü bir yöntem oluşturmak için iki veya daha fazla metodolojinin kullanıldığı hibrit yöntem denir. Şirketler her türlü proje için hibrit yöntemler kullanabilir, ancak bunun arkasındaki mantık ürün teslimatına dayanmaktadır.

Örneğin, bir müşteri bir ürüne ihtiyaç duyuyor ancak Çevik yöntemde sprint kullanımına dayalı üretim zaman çerçevesinden memnun değilse. Yani şirketin biraz daha planlama yapması gerekiyor gibi görünüyor değil mi? Hangi yöntemin çok fazla planlaması var? Evet doğru, Şelale. Şirket, özellikle müşterinin ihtiyacını karşılamak için şelaleyi kendi yöntemine benimseyebilir.

Bazı şirketler çevik bir yöntemi Waterfall gibi çevik olmayan bir yöntemle birleştirme konusunda karışık duygulara sahip olabilir. Bu iki yöntem bir arada var olabilir ancak mantıklı, basit bir yaklaşımın sağlanması, hibrit yöntemin başarısının ölçülmesi ve verimliliğin sağlanması şirketin sorumluluğundadır.

Araştırma ve Geliştirme

Bazıları bunu bir metodoloji olarak görebilir ancak bunun veri bilimi proje süreci için önemli bir temel olduğuna inanıyorum. Tıpkı şelale metodolojisi gibi, mümkün olduğu kadar çok bilgiyle kendinizi planlamanın ve hazırlamanın hiçbir zararı yoktur.

Ama burada bahsettiğim şey bu değil. Evet, bir projeye başlamadan önce her şeyi araştırmak harikadır. Ancak etkili proje yönetimini sağlamanın iyi bir yolu, projenizi bir araştırma ve geliştirme projesi olarak görmektir. Veri bilimi ekibi işbirliği için etkili bir araçtır.

Veri bilimi projenizi bir araştırma makalesi gibi çalıştırmadan ve yürütmeden önce yürümek istiyorsunuz. Bazı veri bilimi projelerinin zorlu teslim tarihleri vardır ve bu da bu süreci zorlaştırır, ancak son ürününüzü aceleye getirmek her zaman daha fazla zorlukla birlikte gelir. Başlangıçtaki veri bilimi yaşam döngüsü aşamanızı karşılayan etkili ve başarılı bir model oluşturmak istiyorsunuz: İş Anlayışı.

Bir veri bilimi projesinde araştırma ve geliştirme, kapıları yeniliğe açık tutar, yaratıcılığı artırır ve ekibin çok daha büyük olabilecek bir şeyle yetinmesini sınırlamaz!

Aralarından seçim yapılabilecek farklı metodolojiler olsa da sonuçta bu, işletmenin operasyonlarına bağlıdır. Bir şirkette popüler olan bazı yöntemler, başka bir şirket için en iyi yaklaşım olmayabilir.

Bireylerin farklı çalışma yöntemleri olabilir, bu nedenle en iyi yaklaşım herkes için işe yarayan bir yöntem oluşturmaktır.

Veri bilimi iş akışınızı otomatikleştirme hakkında bilgi edinmek istiyorsanız şunu okuyun: Veri Bilimi İş Akışlarında Otomasyon.

Nişa Arya KDnuggets'ta bir Veri Bilimcisi, Serbest Teknik Yazar ve Topluluk Yöneticisidir. Veri Bilimi kariyer tavsiyesi veya eğitimleri ve Veri Bilimi hakkında teoriye dayalı bilgi sağlamakla özellikle ilgileniyor. Ayrıca, Yapay Zekanın insan yaşamının uzun ömürlülüğüne fayda sağladığı/sağlayabileceği farklı yolları keşfetmek istiyor. Başkalarına rehberlik ederken teknoloji bilgisini ve yazma becerilerini genişletmeye çalışan hevesli bir öğrenci.