¿Cuál es el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos?

Como aspirante científico de datos, usted debe estar interesado en entender cómo funciona el ciclo de vida de los proyectos de ciencia de datos para que sea más fácil para usted implementar sus proyectos individuales en un patrón similar. Hoy, básicamente discutiremos el proceso de implementación paso a paso de cualquier proyecto de ciencia de datos en un escenario del mundo real.

¿Qué es un ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos?

En términos simples, un ciclo de vida de la ciencia de datos no es más que un conjunto repetitivo de pasos que usted necesita tomar para completar y entregar un proyecto/producto a su cliente. Aunque los proyectos de ciencia de datos y los equipos involucrados en el despliegue y desarrollo del modelo serán diferentes, cada ciclo de vida de la ciencia de datos será ligeramente diferente en cada otra empresa. Sin embargo, la mayoría de los proyectos de ciencia de datos siguen un proceso algo similar.

Para iniciar y completar un proyecto basado en la ciencia de los datos, necesitamos entender los diversos roles y responsabilidades de las personas involucradas en la construcción y el desarrollo del proyecto. Echemos un vistazo a los empleados que están involucrados en un proyecto típico de ciencia de datos:

Quienes participan en los proyectos:

Analista de Negocios
Analista de datos
Científicos de datos
Ingeniero de datos
Arquitecto de datos
Ingeniero de aprendizaje automático

Ahora que tenemos una idea de quiénes están involucrados en un proyecto típico de negocio, vamos a entender lo que es un proyecto de ciencia de datos y cómo definimos el ciclo de vida del proyecto de ciencia de datos en un escenario del mundo real como un identificador de noticias falso.

¿Por qué necesitamos definir el Ciclo de Vida de un proyecto de ciencia de datos?

En un caso normal, un proyecto de Ciencia de Datos contiene datos como su elemento principal. Sin ningún dato, no podremos hacer ningún análisis o predecir ningún resultado ya que estamos buscando algo desconocido. Por lo tanto, antes de iniciar cualquier proyecto de ciencia de datos que hemos obtenido de nuestros clientes o partes interesadas primero necesitamos entender la declaración de problema subyacente presentada por ellos. Una vez que entendemos el problema del negocio, tenemos que recopilar los datos relevantes que nos ayudarán a resolver el caso de uso. Sin embargo, para los principiantes surgen muchas preguntas como:

¿En qué formato necesitamos los datos?

¿Cómo obtener los datos?

¿Qué tenemos que hacer con los datos?

Muchas preguntas sin embargo, las respuestas pueden variar de una persona a otra. Por lo tanto, con el fin de abordar todas estas preocupaciones de inmediato, tenemos un flujo predefinido que se denomina como Ciclo de Vida del Proyecto de Ciencia de Datos. El proceso es bastante simple en el que la empresa tiene que recopilar datos primero, realizar la limpieza de datos, realizar EDA para extraer características relevantes, la preparación de los datos mediante la realización de ingeniería de características y escalado de características. En la segunda fase, el modelo se construye e implementa después de una evaluación adecuada. Todo este ciclo de vida no es un trabajo de un hombre, para esto, se necesita todo el equipo para trabajar juntos para hacer el trabajo logrando la cantidad requerida de eficiencia para el proyecto

La estructura globalmente aceptada para resolver cualquier tipo de problema analítico se conoce popularmente como Proceso estándar de la industria cruzada para la minería de datos o abreviado como Marco CRISP-DM .

El ciclo de vida de un proyecto típico de ciencia de datos explicó:

1) Comprender el problema empresarial:

Con el fin de construir un modelo de negocio exitoso, su muy importante para entender primero el problema de negocio que el cliente está enfrentando. Supongamos que quiere predecir la tasa de clientes churn de su negocio minorista. Usted puede primero querer entender su negocio, sus requisitos y lo que en realidad está queriendo lograr de la predicción. En tales casos, es importante consultar a los expertos de los dominios y comprender finalmente los problemas subyacentes que están presentes en el sistema. Un analista de negocios es generalmente responsable de reunir los detalles requeridos del cliente y enviar los datos al equipo científico de datos para una mayor especulación. Incluso un pequeño error en la definición del problema y la comprensión del requisito puede ser muy crucial para el proyecto, por lo tanto, se debe hacer con la máxima precisión.

Después de hacer las preguntas necesarias a los interesados o clientes de la empresa, pasamos al siguiente proceso que se conoce como recopilación de datos.

2) Recopilación de datos

Después de obtener claridad en la declaración del problema, necesitamos recopilar datos relevantes para dividir el problema en componentes pequeños.

El proyecto de ciencia de datos comienza con la identificación de varias fuentes de datos, que pueden incluir registros de servidores web, publicaciones en redes sociales, datos de bibliotecas digitales como los conjuntos de datos del Censo de los Estados Unidos, datos accesibles a través de fuentes en Internet a través de APIs, raspado web o información que ya está presente en una hoja de cálculo excelente. La recopilación de datos implica la obtención de información tanto de fuentes internas como externas conocidas que puedan ayudar a abordar la cuestión de las empresas.

Normalmente, el equipo de analistas de datos es responsable de recopilar los datos. Necesitan averiguar formas adecuadas de obtener datos y recopilar los mismos para obtener los resultados deseados.

Hay dos maneras de obtener los datos:

A través del raspado web con Python
Extraer datos con el uso de API de terceros

3) Preparación de datos

Después de recopilar los datos de las fuentes pertinentes, debemos avanzar hacia la preparación de los datos. Esta etapa nos ayuda a comprender mejor los datos y los prepara para una evaluación ulterior.

Además, esta etapa se conoce como limpieza de datos o forcejeo de datos. Implica medidas como seleccionar los datos pertinentes, combinarlos mezclando conjuntos de datos, limpiarlos, tratar con los valores que faltan, ya sea suprimiéndolos o imputándoles datos pertinentes, tratar con datos incorrectos suprimiéndolos, y también comprobar y tratar con valores atípicos. Mediante el uso de ingeniería de características, puede crear nuevos datos y extraer nuevas características de las existentes. Formatee los datos de acuerdo a la estructura deseada y elimine las columnas o funciones innecesarias. La preparación de datos es el proceso que lleva más tiempo, ya que representa hasta el 90% de la duración total del proyecto, y este es el paso más crucial a lo largo de todo el ciclo de vida.

El análisis exploratorio de datos (EDA) es fundamental en este momento, ya que el resumen de datos limpios permite identificar la estructura, los valores atípicos, las anomalías y las tendencias de los datos. Estas ideas pueden ayudar a identificar el conjunto óptimo de características, un algoritmo para la creación de modelos y la construcción de modelos.

4) Modelización de datos

En la mayoría de los casos de análisis de datos, el modelado de datos se considera el proceso básico. En este proceso de modelado de datos, tomamos los datos preparados como la entrada y con esto, tratamos de preparar la salida deseada.

Primero tendemos a seleccionar el tipo apropiado de modelo que se implementaría para obtener resultados, ya sea que el problema sea un problema de regresión o clasificación, o un problema basado en el agrupamiento. Dependiendo del tipo de datos recibidos, elegimos el algoritmo de aprendizaje automático más adecuado para el modelo. Una vez hecho esto, debemos sintonizar los hiperparametros de los modelos elegidos para obtener un resultado favorable.

Finalmente, tendemos a evaluar el modelo probando la precisión y relevancia. Además de este proyecto, necesitamos asegurarnos de que haya un equilibrio correcto entre la especificidad y la generalización, que es el modelo creado debe ser imparcial.

5) Despliegue del modelo

Antes de implementar el modelo, tenemos que asegurarnos de que hemos elegido la solución correcta después de una evaluación rigurosa. Posteriormente, se despliega en el canal y formato deseados. Este es, naturalmente, el último paso en el ciclo de vida de los proyectos de ciencia de datos. Por favor, tenga cuidado extra antes de ejecutar cada paso en el ciclo de vida para evitar errores no deseados. Por ejemplo, si elige el algoritmo de aprendizaje automático incorrecto para el modelado de datos, entonces no logrará la precisión deseada y será difícil obtener la aprobación para el proyecto de las partes interesadas. Si sus datos no se limpian correctamente, tendrá que manejar los valores que faltan o el ruido presente en el conjunto de datos más adelante. Por lo tanto, para asegurarse de que el modelo se implementa correctamente y se acepta en el mundo real como un caso de uso óptimo, tendrá que hacer pruebas rigurosas en cada paso.

Por suerte para los principiantes, estos portales ya han limpiado la mayoría de los datos, y por lo tanto proceder con los próximos pasos será bastante fácil. Sin embargo, en el mundo real, usted tiene que adquirir no sólo cualquier conjunto de datos, sino los datos que podrían satisfacer los requisitos de su proyecto de ciencia de datos. Por lo tanto, inicialmente, su trabajo es proceder primero con todos los pasos del ciclo de vida de la ciencia de datos muy sinceramente, y una vez que usted es minucioso con el proceso y el despliegue usted está listo para dar el siguiente paso hacia una carrera en este campo. Python y R son los dos idiomas que se utilizan más ampliamente en los casos de uso de la ciencia de datos.

Hoy en día, incluso Julia se está convirtiendo en uno de los idiomas preferidos para implementar el modelo. Sin embargo, junto con la claridad en el proceso, usted debe estar cómodo en la codificación a través de tales idiomas. Desde la comprensión del proceso hasta la competencia en el lenguaje de programación, es necesario ser adepto a todos.

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