Agile Data Science - Введение
Agile data science - это подход к использованию науки о данных с гибкой методологией для разработки веб-приложений. Он фокусируется на результатах процесса науки о данных, подходящих для внесения изменений в организацию. Наука о данных включает в себя создание приложений, которые описывают исследовательский процесс с помощью анализа, интерактивной визуализации, а теперь и прикладного машинного обучения.
Основная цель гибкой науки о данных -
документируйте и направляйте пояснительный анализ данных, чтобы обнаружить и проследить критический путь к созданию привлекательного продукта.
Agile data science организована по следующему набору принципов:
Непрерывная итерация
Этот процесс включает непрерывную итерацию с созданием таблиц, диаграмм, отчетов и прогнозов. Построение прогнозных моделей потребует множества итераций проектирования функций с извлечением и получением информации.
Промежуточный выход
Это список треков сгенерированных выходных данных. Говорят даже, что неудачные эксперименты тоже дают результат. Отслеживание результатов каждой итерации поможет улучшить результат на следующей итерации.
Прототип экспериментов
Эксперименты с прототипами включают в себя постановку задач и создание результатов в соответствии с экспериментами. В данной задаче мы должны выполнять итерацию, чтобы достичь понимания, и эти итерации лучше всего можно объяснить как эксперименты.
Интеграция данных
Жизненный цикл разработки программного обеспечения включает в себя различные фазы с данными, необходимыми для:
customers
разработчики и
бизнес
Интеграция данных открывает путь к лучшим перспективам и результатам.
Значение данных пирамиды
Приведенное выше значение пирамиды описывает уровни, необходимые для разработки «Agile data science». Он начинается со сбора записей на основе требований и отдельных записей. Графики создаются после очистки и агрегирования данных. Агрегированные данные можно использовать для визуализации данных. Отчеты создаются с правильной структурой, метаданными и тегами данных. Второй слой пирамиды сверху включает анализ прогнозов. На уровне прогнозирования создается больше ценности, но он помогает в создании хороших прогнозов, ориентированных на проектирование функций.
Самый верхний уровень включает в себя действия, которые эффективно управляют ценностью данных. Лучшая иллюстрация этой реализации - «Искусственный интеллект».