Considérez-vous la possibilité de construire un projet de déploiement Data science favorise la résolution de problématiques et permet l’amélioration et l'évolution de systèmes. Au fur et à mesure que vous creuserez les données, il émergera des informations plus approfondies. Appuyez-vous sur des sources de données supplémentaires pour optimiser l’ingénierie des fonctionnalités de vos systèmes et ainsi, vous parviendrez à concevoir de véritables pipelines d’apprentissage autonomes et automatiques.
En quoi consistent les principales étapes ?
Pour cheminer à travers les étapes de la création d'un projet Devops Data science, il importe de structurer cette initiative sur un problème réel. Cela alimentera une analyse complexe de cette situation réelle. Cette approche disciplinée de Cloud Data science a pour avantage d’éviter de tomber dans les pièges et de commettre les erreurs de débutants en ce qui concerne l’apprentissage automatique.Suivez les étapes cette stratégie pour obtenir des résultats optimaux :
• Trouvez un sujet d’analyse
• Efforcez-vous de nettoyer et d’extraire des données du Web
• Concentrez-vous sur ce qui permet de dégager des informations plus approfondies
• Améliorez l’ingénierie des fonctionnalités en ayant recours à des API externes
La recherche d’un sujet d’analyse
Ce ne sont pas les problèmes qui manquent en ce monde ! D’innombrables problématiques peuvent être résolues grâce à l’analyse complexe des données. Il importe de dénicher un problème qui vous concerne et qui s’avère fortement susceptible de vous motiver. Concentrez-vous sur vos intérêts et préférences.Considérons un exemple. Si vous œuvrez dans le domaine musical, vous pourrez tenter de prédire quel genre de chanson produire pour que cela atteigne le top du palmarès.
Avant de fixer votre choix de problématique, prenez le temps d’écouter ce que disent les gens à propos de ce qui les dérange. De quoi se plainent-ils, notamment en ce qui a trait aux produits et services de votre entreprise ? Quand les plaintes fusent de toutes parts, cela signifie qu’un problème n’a pas été résolu adéquatement. Suivez cette piste ! Votre projet Data science prendra alors tout son sens et cela pourrait impacter de façon positive sur la perception de ce sujet par la clientèle, les consommateurs, et même la population en général.
De quelle façon procéder pour obtenir des données ?
Maintenant que vous avez cerné une idée de problématique pour lancer votre projet d’industrialisation des données, la prochaine étape consiste à débuter la recherche des données. Il existe de très nombreux référentiels de données des plus étonnants, entre autres le référentiel UCI ML, des sites web regorgeant d’articles académiques dotés d’ensembles de données, ou encore des moteurs de recherche d'ensembles de données.Toutefois, faites preuve de prudence en ce qui a trait aux anciennes données, qui pullulent partout. Vous mettrez probablement la main sur plusieurs visualisations de données, mais celles-ci pourraient s’avérer révolues. De nombreuses statistiques pourraient ne pas comporter de date spécifiée.
Examinez attentivement les données afin de détecter le plus tôt possible si votre collecte comporte d’éventuels problèmes. Veillez à inclure des contrôles de qualité lors de la cueillette des données. Même si vous avez testé l’ensemble des aspects techniques de votre système d’industrialisation des données, cela ne signifie pas que vos données obtenues constituent des éléments quasiment parfaits. Déployez des processus de nettoyage des données afin d'affiner les informations. Interrogez-vous à propos d’éventuels champs de données qui auraient pu échapper à votre vigilance.
