Agile Data Science - Quy trình Khoa học Dữ liệu

Trong chương này, chúng ta sẽ hiểu quy trình khoa học dữ liệu và các thuật ngữ cần thiết để hiểu quy trình.

“Khoa học dữ liệu là sự pha trộn giữa giao diện dữ liệu, phát triển thuật toán và công nghệ để giải quyết các vấn đề phức tạp về phân tích”.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành bao gồm các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học với các danh mục được bao gồm trong đó là Máy học, toán học và kiến thức thống kê với nghiên cứu truyền thống. Nó cũng bao gồm sự kết hợp của các kỹ năng hack với kiến thức chuyên môn sâu. Khoa học dữ liệu rút ra các nguyên tắc từ toán học, thống kê, khoa học thông tin và khoa học máy tính, khai thác dữ liệu và phân tích dự đoán.

Các vai trò khác nhau tạo thành một phần của nhóm khoa học dữ liệu được đề cập dưới đây:

Khách hàng

Khách hàng là những người sử dụng sản phẩm. Sự quan tâm của họ quyết định sự thành công của dự án và phản hồi của họ rất có giá trị trong khoa học dữ liệu.

Phát triển kinh doanh

Nhóm khoa học dữ liệu này thu hút khách hàng ban đầu, trực tiếp hoặc thông qua việc tạo các trang đích và quảng cáo. Nhóm phát triển kinh doanh mang lại giá trị của sản phẩm.

Giám đốc sản phẩm

Giám đốc sản phẩm coi trọng việc tạo ra sản phẩm tốt nhất, có giá trị trên thị trường.

Nhà thiết kế tương tác

Họ tập trung vào thiết kế các tương tác xung quanh mô hình dữ liệu để người dùng tìm thấy giá trị phù hợp.

Các nhà khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu khám phá và biến đổi dữ liệu theo những cách mới để tạo và xuất bản các tính năng mới. Các nhà khoa học này cũng kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một giá trị mới. Chúng đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo hình ảnh trực quan với các nhà nghiên cứu, kỹ sư và nhà phát triển web.

Các nhà nghiên cứu

Như tên chỉ định các nhà nghiên cứu tham gia vào các hoạt động nghiên cứu. Chúng giải quyết những vấn đề phức tạp, điều mà các nhà khoa học dữ liệu không thể làm được. Những vấn đề này liên quan đến sự tập trung cao độ và thời gian của mô-đun thống kê và học máy.

Thích ứng với thay đổi

Tất cả các thành viên trong nhóm khoa học dữ liệu được yêu cầu phải thích ứng với những thay đổi mới và làm việc trên cơ sở các yêu cầu. Một số thay đổi cần được thực hiện để áp dụng phương pháp linh hoạt với khoa học dữ liệu, được đề cập như sau:

Lựa chọn các nhà tổng quát hơn các chuyên gia.
Ưu tiên của các đội nhỏ hơn các đội lớn.
Sử dụng các công cụ và nền tảng cấp cao.
Chia sẻ liên tục và lặp đi lặp lại các công việc trung gian.

Note

Trong nhóm khoa học dữ liệu Agile, một nhóm nhỏ các nhà tổng quát sử dụng các công cụ cấp cao có thể mở rộng và tinh chỉnh dữ liệu qua các lần lặp lại thành các trạng thái ngày càng cao hơn của giá trị.

Hãy xem xét các ví dụ sau liên quan đến công việc của các thành viên trong nhóm khoa học dữ liệu -

Các nhà thiết kế cung cấp CSS.
Các nhà phát triển web xây dựng toàn bộ ứng dụng, hiểu trải nghiệm người dùng và thiết kế giao diện.
Các nhà khoa học dữ liệu nên làm việc trên cả nghiên cứu và xây dựng các dịch vụ web bao gồm các ứng dụng web.
Các nhà nghiên cứu làm việc trong cơ sở mã, nơi hiển thị kết quả giải thích kết quả trung gian.
Các nhà quản lý sản phẩm cố gắng xác định và hiểu các sai sót trong tất cả các lĩnh vực liên quan.