Comment construire un Modèle de Science des données efficace

Les données sont partout, mais tirer de la valeur de ces données est ce qui constitue le plus grand défi. Mais, avec l’introduction de la science des données, les choses ont pris un tournant pour de bon. Tout le monde en parle et tout le monde veut intégrer cette nouvelle technologie, mais tout le monde ne comprend pas comment s’y prendre. Voici donc un guide complet qui énumère les étapes essentielles à la construction d’un modèle de science des données réussi. Commençons.

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est un art d’analyser et d’extraire des informations bien informées des données. L’extraction est soutenue par l’expertise du domaine, la programmation et quelques statistiques mathématiques & qui fonctionnent conjointement pour arriver à une conclusion significative. La science des données a été une merveilleuse découverte qui a dirigé les entreprises vers des profits incroyables. Tu n’y crois pas ?

Les exemples ci-dessous illustrent la même chose:

  • Southwest Airlines a économisé près de 100 millions de dollars en minimisant le temps de ralenti des avions sur le tarmac
  • UPS a économisé près de 39 millions de gallons de carburant grâce à l’optimisation des itinéraires

N’êtes-vous pas étonné par la magie que la science des données répand? Oui, Southwest Airlines et UPS ont fait un travail formidable ici. Mais, ce n’était pas un travail d’une journée. Il y a des choses qu’ils ont faites différemment et vous pouvez le faire aussi.

L’étape majeure vers le changement consiste à construire un modèle de science des données. Si vous vous sentez naïf sur la façon de procéder, voici quelques étapes essentielles.

1. Extraction de données

Pour commencer, vous devez avoir une idée du problème à résoudre, tandis que la collecte de données suit. Pas de données, mais les morceaux de données non structurées collectés doivent être pertinents pour le problème commercial que vous êtes sur le point de résoudre. Vous seriez surpris de savoir à quel point le World Wide Web s’avère être une aubaine pour la découverte de données.

Les référentiels de données en ligne populaires auxquels vous pouvez vous référer:

  • Kaggle – Un lieu pour les projets de science des données
  • Référentiel UCI ML – L’Archive d’apprentissage automatique
  • Moteurs de recherche d’ensembles de données – La recherche d’ensembles de données basée sur Google
  • NCBI – La plate-forme de recherche universitaire en biotechnologie

Remarque: Toutes les données ne sont pas pertinentes et mises à jour. Pour donner un sens aux ensembles de données collectés, utilisez le grattage Web. Il s’agit d’un processus simplifié et automatisé d’extraction des données pertinentes des sites Web.

2. Passez au nettoyage des données

Avez-vous entendu dire que vous ne devriez jamais laisser les choses pour demain? Cela est important lorsque vous devez nettoyer les données pendant que vous les collectez. Le plus tôt vous vous débarrasserez des redondances, mieux ce sera!

Voici quelques sources courantes d’erreurs de données:

  • Entrées dupliquées provenant de nombreuses bases de données
  • L’erreur avec les données d’entrée en ce qui concerne la précision
  • Les entrées de données ont été modifiées / mises à jour / supprimées
  • Valeurs manquantes dans les variables des bases de données

Astuces pour éliminer les sources d’erreur courantes:

  • Filtrer les doublons en se référant aux ID communs
  • Trier les données en se référant à la date de mise à jour, c’est-à-dire en privilégiant l’entrée de données la plus récente
  • Remplir les entrées de données manquantes avec la valeur moyenne

3. Plonger profondément dans les données

Maintenant que chaque source de données est prête, vous pouvez commencer par analyser les modèles essentiels impliqués. Le déploiement d’outils intéressants tels que Tableau ou Micro Strategy peut vous aider énormément. Tout ce que vous avez à faire est de créer un tableau de bord interactif et de voir comment vos données deviennent le miroir d’informations importantes.

L’image serait claire et vous sauriez maintenant ce qui motive les caractéristiques variables de votre entreprise. Par exemple, s’il s’agit de l’attribut pricing, vous saurez quand le prix fluctue et pourquoi.

5. Identifier les fonctionnalités critiques

Lorsque vous cherchez à mettre la main sur des modèles clés dans l’entreprise, l’ingénierie des fonctionnalités peut être déployée. Cette étape ne peut pas être ignorée car elle constitue la condition préalable à la finalisation d’un algorithme d’apprentissage automatique approprié. En bref, si les fonctionnalités sont fortes, l’algorithme d’apprentissage automatique produirait des résultats impressionnants.

Il y a deux catégories de caractéristiques qui doivent être prises en charge :

  • Caractéristiques constantes qui sont moins susceptibles de changer
  • Caractéristiques variables dont les valeurs fluctuent de temps en temps

6. Explorer le monde de l’apprentissage automatique

Cela constitue l’une des étapes les plus importantes car l’algorithme d’apprentissage automatique aide à construire un modèle de données exploitable. Il existe de nombreux algorithmes parmi lesquels choisir, mais pas de soucis car le data scientist en ferait une promenade pour vous.

Selon les scientifiques des données, l’apprentissage automatique est le processus de déploiement de machines pour comprendre un système ou un processus sous-jacent et apporter des modifications pour son amélioration. Et, un algorithme peut être appelé un ensemble d’instructions au système informatique pour piloter une tâche particulière.

Voici les trois types de méthodes d’apprentissage automatique que vous devez connaître:

Types D’Apprentissage Automatique
  • Apprentissage supervisé: Il est basé sur les résultats d’un processus similaire dans le passé. L’apprentissage supervisé aide à prédire un résultat basé sur des modèles historiques.

Exemple: En examinant les publicités en ligne qui ont obtenu le maximum de clics dans le passé, vous pouvez prédire quelle est cette caractéristique particulière qui permet à un utilisateur de cliquer instantanément.

Les algorithmes éprouvés pour l’apprentissage supervisé :

– Régression linéaire

– Forêt aléatoire

– Prise en charge des machines vectorielles

  • Apprentissage non supervisé: Cette méthode d’apprentissage reste dépourvue de résultat ou de modèle existant. Au lieu de cela, il se concentre sur l’analyse des connexions et des relations entre les éléments de données.Exemple : Lorsque vous voyez la fonction  » Amis suggérés ” sur Facebook. La plate-forme de médias sociaux calcule le nombre d’amis que deux utilisateurs ont en commun. Plus les amis communs sont nombreux, plus ils sont proches.

    Les algorithmes éprouvés pour l’apprentissage non supervisé:

    -k-means

    – Algorithme Apriori

    • Apprentissage par renforcement: Il s’agit d’une méthodologie d’apprentissage automatique intéressante qui repose sur un ensemble de données dynamiques interagissant avec le monde réel. En termes simples, c’est une méthode où le système apprend de ses erreurs et s’améliore de jour en jour.

    Exemple : Deep Blue était un système créé par IBM en tant qu’expert du jeu d’échecs. Le système est passé du niveau débutant au niveau professionnel en s’améliorant à chaque match.

    Les algorithmes éprouvés pour l’apprentissage par renforcement :

    – Q-Learning

    – State-Action-Reward-State-Action (SARSA)

    – Réseau Q profond

    7. Evaluez &Déployez le modèle

    Une fois que vous avez choisi le bon algorithme d’apprentissage automatique, vient ensuite son évaluation. Vous devez valider l’algorithme pour vérifier s’il produit les résultats souhaités pour votre entreprise.

    Des techniques telles que la validation croisée ou même la courbe ROC (Receiver operating characteristic) fonctionnent bien pour généraliser la sortie du modèle pour de nouvelles données. Si le modèle semble produire des résultats satisfaisants, vous êtes tous prêts! Mettez en œuvre le modèle et voyez votre entreprise faire la différence comme jamais auparavant.

    • Les ingénieurs ont le pouvoir de déployer le modèle dans la phase de production correspondante. Ici, les experts traduisent le modèle dans un langage de pile de production pour faciliter une implémentation fine.
    • Deuxièmement, une infrastructure est mise en place qui rend les scientifiques des données suffisamment indépendants pour déployer le modèle de données par eux-mêmes. Cela est possible avec des API qui prennent de l’ampleur à un bon rythme. Ces API travaillent à éliminer les décalages entre la science des données et les équipes impliquées dans le projet.

    À retenir:

    Quel que soit le secteur dans lequel votre entreprise opère, la science des données devrait être votre prochaine grande expérience. Construire un modèle de science des données est un beau voyage qui consiste à collecter des ensembles de données variés et à y donner un sens.

    C’est le moment idéal pour commencer un projet de science des données si vous souhaitez vraiment devancer vos concurrents. Suivez les étapes énumérées et commencez tout de suite! Après tout, l’objectif est de transformer les données en informations et les informations en informations.

    Biographie de l’auteur:

    Paige Griffin est rédactrice de contenu chevronnée chez Net Solutions, Los Angeles depuis 7 ans, avec une expertise dans les blogs, la rédaction de copies créatives et techniques pour les marchés de réponse directe et la publicité promotionnelle pour les industries B2B et B2C. Née et élevée à New York, Paige est titulaire d’une licence en littérature anglaise. Elle a travaillé pour des industries comme l’informatique, l’ingénierie de produits, le style de vie, entre autres, et a écrit d’excellentes idées sur des technologies telles que le développement Web python, le développement Web php, le développement d’applications iOS, etc. Outre sa formation technique, elle est une poète par cœur, qui aime se connecter avec les gens à travers une dose de créativité et d’imagination.

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