Hướng dẫn về phương pháp quản lý dự án khoa học dữ liệu - KDnuggets

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Hướng dẫn về phương pháp quản lý dự án khoa học dữ liệu
Hình ảnh của Tác giả

Một dự án khoa học dữ liệu có nhiều yếu tố. Có rất nhiều người tham gia vào quá trình này và có rất nhiều thách thức phải đối mặt trên đường đi. Rất nhiều công ty nhận thấy sự cần thiết của khoa học dữ liệu và nó đã được áp dụng trong cuộc sống của chúng ta ngày nay. Tuy nhiên, một số người gặp khó khăn với cách sử dụng phân tích dữ liệu của họ và nên sử dụng đường dẫn nào để đạt được điều đó.

Giả định lớn nhất mà các công ty đưa ra khi sử dụng khoa học dữ liệu là ngụ ý rằng do họ sử dụng ngôn ngữ lập trình nên nó bắt chước phương pháp tương tự như công nghệ phần mềm. Tuy nhiên, phần mềm và khoa học dữ liệu tích hợp của các mô hình là khác nhau.

Khoa học dữ liệu đòi hỏi vòng đời và phương pháp độc đáo để thành công.

Vòng đời khoa học dữ liệu có thể được chia thành 7 bước.

Hiểu biết kinh doanh

Nếu bạn đang sản xuất bất cứ thứ gì cho một công ty, câu hỏi số 1 của bạn phải là 'Tại sao?'. Tại sao chúng ta cần phải làm điều này? Tại sao nó quan trọng đối với doanh nghiệp? Tại sao? Tại sao? Tại sao?

Nhóm khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm xây dựng mô hình và tạo ra các phân tích dữ liệu dựa trên những gì doanh nghiệp yêu cầu. Trong giai đoạn này của vòng đời khoa học dữ liệu, nhóm khoa học dữ liệu và giám đốc điều hành của công ty nên xác định các mục tiêu trọng tâm của dự án, chẳng hạn như xem xét các biến số cần dự đoán.

Dự án khoa học dữ liệu này dựa trên loại dự án khoa học dữ liệu nào? Đây có phải là nhiệm vụ hồi quy hoặc phân loại, phân cụm hoặc phát hiện bất thường không? Khi bạn hiểu được mục tiêu tổng thể của đối tượng, bạn có thể tiếp tục hỏi tại sao, cái gì, ở đâu, khi nào và như thế nào! Đặt câu hỏi phù hợp là một nghệ thuật và sẽ cung cấp cho nhóm khoa học dữ liệu bối cảnh chuyên sâu về dự án.

Khai thác dữ liệu

Khi bạn đã có tất cả những hiểu biết kinh doanh mà bạn yêu cầu cho dự án, bước tiếp theo của bạn sẽ là bắt đầu dự án bằng cách thu thập dữ liệu. Giai đoạn khai thác dữ liệu bao gồm thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau phù hợp với mục tiêu dự án của bạn.

Các câu hỏi bạn sẽ đặt ra trong giai đoạn này là: Tôi cần dữ liệu gì cho dự án này? Tôi có thể lấy dữ liệu này từ đâu? Dữ liệu này có giúp tôi hoàn thành mục tiêu không? Tôi sẽ lưu trữ dữ liệu này ở đâu?

Làm sạch dữ liệu

Một số nhà khoa học dữ liệu chọn kết hợp các giai đoạn khai thác dữ liệu và làm sạch dữ liệu với nhau. Tuy nhiên, nên phân biệt các giai đoạn để quy trình làm việc tốt hơn.

Làm sạch dữ liệu là giai đoạn tốn nhiều thời gian nhất trong quy trình làm việc của khoa học dữ liệu. Dữ liệu của bạn càng lớn thì càng mất nhiều thời gian. Thông thường, một nhà khoa học dữ liệu có thể mất tới 50-80% thời gian để hoàn thành. Lý do mất nhiều thời gian như vậy là vì dữ liệu không bao giờ sạch. Bạn có thể xử lý dữ liệu không nhất quán, thiếu dữ liệu, nhãn không chính xác, lỗi chính tả, v.v.

Trước khi thực hiện bất kỳ công việc phân tích nào, bạn sẽ cần sửa những lỗi này để đảm bảo rằng dữ liệu bạn dự định làm việc là chính xác và sẽ tạo ra kết quả đầu ra chính xác.

Thăm dò dữ liệu

Sau rất nhiều thời gian và công sức dành cho việc dọn dẹp dữ liệu, giờ đây bạn đã có dữ liệu sạch sẽ mà bạn có thể làm việc. Thời gian khám phá dữ liệu! Giai đoạn này là quá trình suy nghĩ về mục tiêu tổng thể của dự án. Bạn muốn đi sâu vào những gì bạn có thể tìm thấy từ dữ liệu, các mẫu ẩn, tạo hình ảnh trực quan để tìm hiểu sâu hơn và hơn thế nữa.

Với thông tin này, bạn sẽ có thể tạo ra một giả thuyết phù hợp với mục tiêu kinh doanh của mình và sử dụng nó làm điểm tham chiếu để đảm bảo bạn đang thực hiện đúng nhiệm vụ.

Kỹ thuật tính năng

Kỹ thuật tính năng là sự phát triển và xây dựng các tính năng dữ liệu mới từ dữ liệu thô. Bạn lấy dữ liệu thô và tạo các tính năng thông tin phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn. Giai đoạn kỹ thuật tính năng bao gồm lựa chọn tính năng và xây dựng tính năng.

Lựa chọn tính năng là khi bạn cắt giảm số lượng tính năng mà bạn có, điều này làm tăng thêm tiếng ồn cho dữ liệu hơn là thông tin có giá trị thực tế. Việc có quá nhiều tính năng có thể dẫn đến hạn chế về chiều, làm tăng độ phức tạp của dữ liệu để mô hình có thể học hỏi một cách dễ dàng và hiệu quả.

Xây dựng tính năng là trong tên. Đó là việc xây dựng các tính năng mới. Bằng cách sử dụng các tính năng hiện có, bạn có thể tạo các tính năng mới, ví dụ: nếu mục tiêu của bạn tập trung vào các thành viên cấp cao, bạn có thể tạo ngưỡng cho độ tuổi bạn muốn.

Giai đoạn này rất quan trọng vì nó sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình dự đoán của bạn.

Mô hình dự đoán

Đây là nơi niềm vui bắt đầu và bạn sẽ biết liệu mình có đạt được mục tiêu kinh doanh của mình hay không. Mô hình dự đoán bao gồm đào tạo dữ liệu, kiểm tra dữ liệu và sử dụng các phương pháp thống kê toàn diện để đảm bảo rằng kết quả từ mô hình có ý nghĩa quan trọng đối với giả thuyết được tạo ra.

Dựa trên tất cả các câu hỏi bạn đã hỏi trong giai đoạn 'Hiểu biết về doanh nghiệp', bạn sẽ có thể xác định mô hình nào phù hợp với nhiệm vụ hiện tại của mình. Việc lựa chọn mô hình của bạn có thể là một quá trình thử nghiệm và sai sót, nhưng điều này rất quan trọng để đảm bảo rằng bạn tạo ra một mô hình thành công tạo ra kết quả đầu ra chính xác.

Sau khi xây dựng mô hình của mình, bạn sẽ muốn huấn luyện nó trên tập dữ liệu của mình và đánh giá hiệu suất của nó. Bạn có thể sử dụng các số liệu đánh giá khác nhau, chẳng hạn như xác thực chéo k-Fold để đo độ chính xác và tiếp tục thực hiện việc này cho đến khi bạn hài lòng với giá trị độ chính xác của mình.

Việc kiểm tra mô hình của bạn bằng cách sử dụng dữ liệu kiểm tra và xác thực sẽ đảm bảo độ chính xác và mô hình của bạn hoạt động tốt. Cung cấp dữ liệu của bạn bằng dữ liệu chưa nhìn thấy là một cách hay để xem mô hình hoạt động như thế nào với dữ liệu mà mô hình chưa được đào tạo trước đó. Nó làm cho mô hình của bạn hoạt động!

Trực quan hóa dữ liệu

Khi bạn hài lòng với hiệu suất của mô hình, bạn sẵn sàng quay lại và giải thích tất cả với các giám đốc điều hành trong công ty. Tạo trực quan hóa dữ liệu là một cách hay để giải thích những phát hiện của bạn cho những người không rành về kỹ thuật và cũng là một cách hay để kể một câu chuyện về dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu là sự kết hợp giữa giao tiếp, thống kê và nghệ thuật. Có rất nhiều cách để bạn có thể trình bày kết quả dữ liệu của mình một cách thẩm mỹ. Bạn có thể sử dụng các công cụ như Tài liệu Matplotlib, Hướng dẫn về Seabornvà Thư viện âm mưu. Nếu bạn đang sử dụng Python, hãy đọc phần này: Tạo hình ảnh trực quan tuyệt vời với Thư viện biểu đồ Python.

Và cứ như thế bạn đang ở cuối vòng đời, nhưng hãy nhớ đó là một vòng đời. Vì vậy bạn phải quay lại từ đầu: Hiểu biết về doanh nghiệp. Bạn sẽ cần đánh giá sự thành công của mô hình của mình dựa trên sự hiểu biết và mục tiêu kinh doanh ban đầu, cùng với giả thuyết được tạo ra.

Bây giờ chúng ta đã trải qua vòng đời của khoa học dữ liệu, chắc hẳn bạn đang nghĩ điều này có vẻ rất đơn giản. Nó chỉ là một bước sau bước khác. Nhưng tất cả chúng ta đều biết mọi chuyện không đơn giản như vậy. Để làm cho nó đơn giản và hiệu quả nhất có thể, cần phải đưa ra các phương pháp quản lý.

Các dự án khoa học dữ liệu không chỉ thuộc trách nhiệm của các nhà khoa học dữ liệu nữa – đó là nỗ lực của cả nhóm. Do đó, việc tiêu chuẩn hóa quản lý dự án là bắt buộc và có những phương pháp mà bạn có thể sử dụng để đảm bảo điều này. Hãy nhìn vào chúng.

Phương pháp thác nước

Cũng giống như thác nước, phương pháp thác nước là một quá trình phát triển tuần tự trải qua tất cả các giai đoạn của một dự án. Mỗi giai đoạn sẽ cần phải được hoàn thành để bắt đầu giai đoạn tiếp theo. Không có sự chồng chéo giữa các giai đoạn, khiến nó trở thành một phương pháp hiệu quả vì không có xung đột. Nếu phải xem lại các giai đoạn trước, điều đó có nghĩa là nhóm đã lên kế hoạch kém.

Nó được tạo thành từ năm giai đoạn:

Yêu cầu
Thiết kế
Thực hiện
Xác minh (Thử nghiệm)
Bảo trì (Triển khai)

Vậy khi nào bạn nên sử dụng phương pháp thác nước? Khi nó chảy như nước, mọi thứ cần phải rõ ràng. Điều này có nghĩa là mục tiêu đã được xác định, nhóm biết rõ về công nghệ từ trong ra ngoài và các yếu tố của dự án đều được chuẩn bị sẵn sàng để đảm bảo quy trình diễn ra suôn sẻ và hiệu quả.

Nhưng hãy quay lại với thực tế. Các dự án khoa học dữ liệu có dễ dàng chảy như nước không? Không. Chúng yêu cầu nhiều thử nghiệm, thay đổi yêu cầu, v.v. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là bạn không thể sử dụng các yếu tố của phương pháp thác nước. Phương pháp thác nước đòi hỏi rất nhiều kế hoạch. Nếu bạn lên kế hoạch cho mọi thứ, vâng, bạn vẫn có thể gặp phải 1 hoặc 2 vấn đề trong quá trình thực hiện, nhưng những thách thức sẽ ít hơn và không quá khắc nghiệt trong quá trình này.

Phương pháp nhanh nhẹn

Sản phẩm Phương pháp nhanh nhẹn ra đời vào đầu năm 2001 khi 17 người cùng nhau thảo luận về tương lai của việc phát triển phần mềm. Nó được thành lập dựa trên 4 giá trị cốt lõi và 12 nguyên tắc.

Phương pháp linh hoạt phù hợp hơn với công nghệ ngày nay vì nó hoạt động trong ngành công nghệ luôn thay đổi và có nhịp độ nhanh. Nếu bạn là chuyên gia công nghệ, bạn biết rằng các yêu cầu trong dự án phần mềm hoặc khoa học dữ liệu luôn thay đổi. Do đó, việc có sẵn phương pháp phù hợp cho phép bạn nhanh chóng thích ứng với những thay đổi này là điều quan trọng.

Phương pháp linh hoạt là một phương pháp quản lý dự án khoa học dữ liệu hoàn hảo vì nó cho phép nhóm liên tục xem xét các yêu cầu của dự án khi dự án phát triển. Các nhà điều hành và quản lý khoa học dữ liệu có thể đưa ra quyết định về những thay đổi cần thực hiện trong quá trình phát triển, thay vì đưa ra quyết định cuối cùng sau khi tất cả đã hoàn tất.

Điều này đã cho thấy hiệu quả cao khi mô hình phát triển để phản ánh kết quả đầu ra tập trung vào người dùng, tiết kiệm thời gian, tiền bạc và năng lượng.

Một ví dụ về một phương pháp nhanh nhẹn là Cuộc đánh nhau. Phương pháp scrum sử dụng một khuôn khổ giúp tạo ra cấu trúc trong nhóm bằng cách sử dụng một tập hợp các giá trị, nguyên tắc và thực tiễn. Ví dụ: sử dụng Scrum, một dự án khoa học dữ liệu có thể chia dự án lớn hơn thành một loạt dự án nhỏ hơn. Mỗi dự án nhỏ này sẽ được gọi là chạy nước rút và sẽ bao gồm việc lập kế hoạch chạy nước rút để xác định mục tiêu, yêu cầu, trách nhiệm, v.v.

Phương pháp lai

Tại sao không sử dụng hai phương pháp khác nhau cùng nhau? Đây được gọi là phương pháp kết hợp, trong đó hai hoặc nhiều phương pháp được sử dụng để tạo ra một phương pháp hoàn toàn dành riêng cho doanh nghiệp. Các công ty có thể sử dụng các phương pháp kết hợp cho tất cả các loại dự án, tuy nhiên, lý do đằng sau nó là do việc phân phối sản phẩm.

Ví dụ: nếu khách hàng yêu cầu một sản phẩm nhưng không hài lòng với khung thời gian sản xuất dựa trên việc sử dụng các lần chạy nước rút theo phương pháp Agile. Vì vậy, có vẻ như công ty cần phải lập kế hoạch nhiều hơn một chút phải không? Phương pháp nào có nhiều kế hoạch? Vâng, đúng vậy, Thác Nước. Công ty có thể áp dụng thác nước vào phương pháp của mình để phục vụ cụ thể cho yêu cầu của khách hàng.

Một số công ty có thể có những cảm xúc lẫn lộn về việc kết hợp phương pháp linh hoạt với phương pháp không linh hoạt như Thác nước. Hai phương pháp này có thể cùng tồn tại, tuy nhiên, trách nhiệm của công ty là đảm bảo một cách tiếp cận đơn giản, hợp lý, đo lường sự thành công của phương pháp kết hợp và mang lại năng suất.

Nghiên cứu và Phát triển

Một số người có thể coi đây là một phương pháp luận, tuy nhiên, tôi tin rằng đây là nền tảng quan trọng cho quá trình thực hiện dự án khoa học dữ liệu. Cũng giống như phương pháp thác nước, không có hại gì khi lập kế hoạch và chuẩn bị cho mình càng nhiều thông tin càng tốt.

Nhưng đó không phải là điều tôi đang nói ở đây. Đúng vậy, thật tuyệt khi nghiên cứu mọi thứ trước khi bắt đầu một dự án. Nhưng một cách tốt để đảm bảo quản lý dự án hiệu quả là xem dự án của bạn như một dự án nghiên cứu và phát triển. Nó là một công cụ hiệu quả để cộng tác nhóm khoa học dữ liệu.

Bạn muốn đi bộ trước khi chạy và vận hành dự án khoa học dữ liệu của mình giống như một bài nghiên cứu. Một số dự án khoa học dữ liệu có thời hạn khắc nghiệt khiến quá trình này trở nên khó khăn, tuy nhiên, việc gấp rút sản phẩm cuối cùng của bạn luôn đi kèm với những thách thức lớn hơn. Bạn muốn xây dựng một mô hình hiệu quả và thành công đáp ứng giai đoạn vòng đời khoa học dữ liệu ban đầu của mình: Hiểu biết về doanh nghiệp.

Nghiên cứu và phát triển trong một dự án khoa học dữ liệu giúp mở ra cánh cửa cho sự đổi mới, tăng tính sáng tạo và không hạn chế nhóm giải quyết một thứ gì đó có thể lớn hơn nhiều!

Mặc dù có nhiều phương pháp khác nhau để lựa chọn, nhưng cuối cùng thì nó vẫn phụ thuộc vào hoạt động của doanh nghiệp. Một số phương pháp phổ biến ở một công ty có thể không phải là phương pháp tốt nhất cho một công ty khác.

Mỗi cá nhân có thể có những cách làm việc khác nhau, vì vậy cách tiếp cận tốt nhất là tạo ra một phương pháp phù hợp với mọi người.

Muốn tìm hiểu về cách tự động hóa quy trình làm việc khoa học dữ liệu của bạn, hãy đọc phần này: Tự động hóa trong quy trình khoa học dữ liệu.

Nisha Arya là Nhà khoa học dữ liệu, Nhà văn kỹ thuật tự do và Quản lý cộng đồng tại KDnuggets. Cô ấy đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn về nghề nghiệp Khoa học dữ liệu và kiến thức dựa trên lý thuyết về Khoa học dữ liệu. Cô ấy cũng mong muốn khám phá những cách khác nhau mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại lợi ích cho tuổi thọ con người. Một người ham học hỏi, tìm cách mở rộng kiến thức công nghệ và kỹ năng viết của mình, đồng thời giúp hướng dẫn người khác.