Im Zeitalter von Big Data haben sich mehrere Berufe herausgebildet, darunter auch der des Data Scientist. Wenn du noch nie von einem Data Scientist oder den verschiedenen data Science Tools gehört hast, solltest du diesen Artikel zuerst lesen.
Gehen wir von diesem Schema aus, um die verschiedenen Phasen zu sehen, die die Daten durchlaufen. Der Data Scientist wird vor allem in der letzten Phase tätig sein. Wir werden auf die Werkzeuge eingehen, die in diesen Phasen verwendet werden, aber sie können sich von Unternehmen zu Unternehmen unterscheiden.
Data Science Tools zum Abrufen von Daten
Der erste Schritt ist das Sammeln von Daten durch Datenquellen. Es ist üblich, hier die führende Sprache der Data Science zu finden: Python, um diese Daten zu sammeln. Es ist auch möglich, Webscraping zu betreiben, um Daten von Webseiten über Selenium abzurufen.
Du kannst auch Unternehmensdaten über die Sprache SQL abfragen.
Verwendete Data Science Tools
Was ist Visualisierung? Die besten Data Science Tools
Data Science Tools zur Datenvisualisierung ermöglichen es Dir, versteckte Informationen in deinen Daten zu entdecken und Trends innerhalb deines Datensatzes zu erkennen. Matplotlib und Seaborn sind die alltäglichen Data Science Tools eines Data Scientists.
Die Visualisierung ermöglicht es dir, deinen Daten auf einen Blick einen Sinn zu geben. Es ist ein schneller Weg, um Informationen durch visuelle Exploration, zuverlässige Berichte und Informationsaustausch zu erhalten.
Alle Arten von Nutzern können so der wachsenden Anzahl von Daten in deinem Unternehmen einen Sinn geben. Durch Visualisierung ist das Gehirn in der Lage, große Mengen an Informationen zu verarbeiten, aufzunehmen und zu interpretieren.
Verwendete Data Science Tools:
Data Science Tools zur Datenanalyse / Preprocessing
Die Datenverarbeitung mit Data Science Tools wird normalerweise von einem Data Scientist (oder einem Team von Data Scientists) durchgeführt. Es ist wichtig, dass sie richtig durchgeführt wird, damit sie sich nicht negativ auf die nachfolgenden Schritte auswirkt.
Bei der Arbeit mit Rohdaten wandelt der Datenwissenschaftler diese in eine besser lesbare Form um, indem er ihnen das Format und den Kontext gibt, die sie benötigen, um von Machine Learning- oder Deep Learning-Modellen interpretiert und verwendet werden zu können.
Obwohl man naiverweise annehmen könnte, dass eine große Anzahl von Daten ausreicht, um einen leistungsfähigen Algorithmus zu erhalten, sind die uns zur Verfügung stehenden Daten meistens nicht geeignet und müssen vorab bearbeitet werden, um sie dann verwenden zu können: das ist der Schritt des Preprocessing.
Verwendete Data Science Tools:
Data Science Tools für das Modeling
Modellierung ist eine Methode, um Phänomene zu modellieren, um strategische Entscheidungen zu treffen.
Modellieren bedeutet, das Verhalten eines Phänomens darzustellen, um bei der Lösung eines konkreten Unternehmensproblems helfen zu können.
Beim maschinellen Lernen baut der Algorithmus auf einer „internen Repräsentation“ auf, damit er die ihm gestellte Aufgabe (Vorhersage, Identifizierung usw.) erfüllen kann.
Dazu muss er zunächst einen Datensatz mit Beispielen eingeben, damit er trainieren und sich verbessern kann, daher das Wort Lernen. Dieser Datensatz wird Trainingssatz genannt. Ein Eintrag in den Datensatz kann als Instanz oder als Beobachtung bezeichnet werden.
Es gibt also zwei mögliche Arten zu modellieren:
- Um zu analysieren und zu erklären
- Um vorherzusagen
Diese beiden Dimensionen können in unterschiedlichem Ausmaß vorhanden sein: Es ist nicht nur die eine oder die andere.
Aber es gibt eine Spannung zwischen ihnen: Die Modelle mit den meisten Vorhersagen sind in der Regel nicht die mit den meisten Erklärungen und umgekehrt.
Verwendete Data Science Tools:
Data Science Tools für das Rollout (MLOps)
MLOps ist die Abkürzung für Machine Learning Operations. Die Definition von MLOps ist eine Reihe von Praktiken und Werkzeugen, die in den Bereich Data fallen. Es ist eine Spezialisierung des Berufs des Data Scientists.
- ML für Machine Learning
- Ops für Operations.
Die Entwicklung von MLOps-Methoden ist eine Antwort auf den wachsenden Bedarf von Unternehmen, Datenprojekte durchzuführen, indem sie effektive Methoden für die Entwicklung, den Einsatz und die Kontrolle eines Machine-Learning-Systems anwenden.
Die Werkzeuge und Praktiken von Machine Learning Operations dienen in erster Linie dazu, die Produktivität eines Unternehmens zu steigern, indem möglichst viele Projekte mithilfe von Daten nutzbar gemacht werden.
Denn MLOps optimiert jede Produktionsfreigabe, indem es den Übergang vom Konzeptmodus zum tatsächlichen Projekt erleichtert. Es überwacht und aktualisiert kontinuierlich den zu verfolgenden Prozess anhand neuer Daten. Man spricht von einer „datengetriebenen“ Strategie.
MLOps ist vor allem eine Kultur, die es zu entwickeln gilt. Eine Kultur, die sich auf die Fähigkeit stützt, den gesamten Lebenszyklus eines Modells zu automatisieren und zu beeinflussen.
Verwendete Data Science Tools:
Fazit
Wenn du lernen möchtest, wie Du all die Data Science Tools, die Du gerade gesehen hast, nutzen kannst, dann schau Dir die Details der Data Scientist-Ausbildung bei DataScientest an.
