La ciencia de datos podría ser un espacio que incorpore trabajar con sumas colosales de información, crear cálculos, trabajar con aprendizaje automático y más para generar conocimientos comerciales. Incorpora trabajar con la gigantesca suma de información. Se incluyen diferentes procesos para inferir la información de la fuente, como extracción de datos, preparación de información, planificación de modelos, construcción de modelos y muchos más. La siguiente imagen muestra los diversos procesos de Data Science.
Repasemos cada proceso brevemente.
- Descubrimiento
Para empezar, es excepcionalmente imperativo obtener las diferentes determinaciones, requisitos previos, necesidades y presupuesto requerido relacionado con la empresa. Debe tener la capacidad de realizar las preguntas correctas, como si tiene los activos deseados. Estos activos pueden ser en términos de individuos, innovación, tiempo e información. En esta etapa, también debe delinear el problema comercial y definir las hipótesis iniciales (IH) para probar.
- Preparación de la información
En esta etapa, le gustaría investigar, preprocesar y acondicionar los datos para el modelado. Podrás realizar limpieza, cambio y visualización de información. Esto lo ayudará a detectar las excepciones y establecer una relación entre los factores. Una vez que haya limpiado y organizado la información, es hora de realizar análisis exploratorios sobre ella.
- Planificación modelo
Aquí, puede decidir las estrategias y los métodos para establecer las conexiones entre los factores. Estas conexiones establecerán la base para los cálculos que puede ejecutar en la siguiente etapa. Puede aplicar Exploratory Data Analytics (EDA) utilizando diferentes ecuaciones fácticas y aparatos de visualización.
- Construcción del modelo
En esta etapa, creará conjuntos de datos con fines de capacitación y prueba. Puede analizar diferentes procedimientos de aprendizaje como clasificación, asociación y agrupación y, por último, actualizar la técnica de ajuste más excelente para construir la pantalla.
- Operacionalizar
En esta etapa, transmite los últimos informes, códigos e informes especializados. En expansión, ahora también se actualiza una empresa piloto en un entorno de generación en tiempo real. Esto le dará una imagen clara de la ejecución y otras limitaciones relacionadas.
- Comunicar resultados
Actualmente, es fundamental evaluar el resultado del objetivo. Entonces, en la etapa final, reconoce todos los descubrimientos clave, se los comunica a los socios y decide si los resultados del proyecto son una victoria o una decepción según los criterios creados en la Etapa 1.
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Artículo escrito por vipinyadav15799 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA