صورة تقنية تم إنشاؤها بواسطة Rawpixel.com - www.freepik.com
يتطلب إنشاء مشروع علم البيانات مجموعة من الإستراتيجيات والمهارات. تطوير المشروع هو الخطوة الأولى فقط ، حيث يجب على المطورين اتخاذ تدابير دقيقة لضمان نشر ناجح.
يكافح معظم المطورين لتشغيل نموذج علم البيانات في الإنتاج بنجاح. في الواقع، 87٪ من مشاريع علوم البيانات لا تصل إلى النشر. كما أكد استطلاع أجرته KDnuggets ذلك 80٪ من المشاريع المماطلة قبل الانتشار.
بالنظر إلى ذلك ، تحتاج إلى التأكد من اتباع النهج الصحيح لنشر نموذج علم البيانات الخاص بك الذي ينفذ تحليل بيانات فعال لذكاء الأعمال. سيوفر هذا الدليل نظرة ثاقبة تفصيلية حول الخطوات التي يمكنك اتخاذها لإدارة مشاريع علوم البيانات الخاصة بك بنجاح.
فوائد مشاريع علوم البيانات
يلعب علم البيانات دورًا أساسيًا في مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات ثاقبة وتحسين عملياتها. باستخدام مشاريع علوم البيانات ، يمكن للشركات الصغيرة الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتفسير البيانات وإجراء تحليل شامل لعمل تنبؤات شبه دقيقة. انها واحدة من العديد الاستراتيجيات التي يمكن أن تستخدمها الشركات في النمو والحصول على ميزة على منافسيهم.
فيما يلي بعض فوائد مشاريع علوم البيانات:
قم بعمل تنبؤات أفضل
يمكن للشركات استخدام علم البيانات لهيكلة البيانات من خلال إجراء التحليل التنبئي. يمكن للشركات استخدام تقنية ML و AI لـ دراسة وتحليل البيانات لعمل تنبؤات يمكن أن تسهل النمو وتتيح الفرص. باستخدام نماذج علوم البيانات ، يمكن لشركتك اتخاذ قرارات مدروسة يمكنها تأمين مستقبل الشركة.
الاستفادة من عمليات التكامل في الوقت الفعلي
تسمح نماذج علوم البيانات للشركات بدراسة مصادر البيانات المختلفة المتعلقة بصناعتها. كما أنها تسمح للشركات بصياغة لوحات معلومات آلية لاستكشاف البيانات في نهج تكامل في الوقت الفعلي.
تحسين أمن البيانات
يمكن أيضًا استخدام علم البيانات لتحسين الأمان. على سبيل المثال ، يمكن للشركات تنفيذ نماذج مبنية على منع الاحتيال. يمكن أن يساعدك ذلك في حماية بيانات عملائك ، مما يزيد من موثوقية شركتك وموثوقيتها. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضًا استخدام نماذج علم البيانات لتقييم الأنماط المتكررة لأمن شركتك لتحديد الأخطاء المعمارية ، والتي يمكنك إصلاحها بعد ذلك قبل التعرض للخطر.
كيف يتم نشر مشاريع علوم البيانات؟
تحتاج العديد من عناصر نموذج علم البيانات إلى تعاون متماسك لضمان نشر ناجح. لتوصيل المكونات بشكل جماعي ، تحتاج إلى التوصل إلى نهج سريع الاستجابة لعملية التطوير والنشر. دعنا نستكشف طرقًا للمصادقة على النتائج الإيجابية من مشروعات علوم البيانات الخاصة بك.
قم بإنشاء نموذج مرجعي
تتمثل الخطوة الأساسية في ضمان النشر الناجح في بناء نموذج أساس للمشروع. تم تصميم نموذج معياري لإنتاج نفس نتيجة المشروع المكتمل. على سبيل المثال ، إذا كان هدف المشروع هو التنفيذ أتمتة تسويق الأعمال، يجب أن يوفر نموذجك المعياري نفس النتيجة مثل الأهداف المحددة للمشروع. ومع ذلك ، تم تصميم هذا النموذج قبل إكمال عملية التطوير ، باستخدام بيانات عشوائية.
من خلال تعيين معيار مع مشروع علم البيانات الخاص بك ، يمكنك تعيين أهداف للتكرارات المستقبلية للعمل عليها. بشكل أساسي ، يمكن لفرقك مقارنة نتائج التطورات الجديدة بالمعيار المحدد وتحديد الفجوات بين الأهداف المحددة ونتائج المشروع. يمكن لفرقك اكتشاف البيانات والحلول الأكثر فائدة باستخدام هذه المعلومات.
إنشاء نموذج أولي
تشير النماذج الأولية إلى النماذج المعيارية للمشروع النهائي التي تأخذ وتعيد نفس المدخلات والمخرجات مثل النموذج المكتمل. ومع ذلك ، يتم إنشاء النماذج الأولية بناءً على النموذج المعياري.
لتأمين عملية النشر، تحتاج إلى دمج النموذج الأولي لتحقيق أهدافه المحددة. يمكن لفرقك ممارسة مهام متعددة في وقت واحد من خلال إنشاء نموذج أولي. على سبيل المثال ، يمكن لعلماء البيانات تحسين النموذج ، بينما يمكن لفريق التنفيذ حل تعقيدات تغليف النموذج ومشاريع الأعمال الأخرى.
ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن فعالية النموذج الأولي تعتمد كليًا على تشابهه مع النموذج النهائي. لذلك ، من الضروري جمع فهم شامل للبيانات وتنسيق نتائج المشروع قبل تطوير النموذج الأولي. لهذا السبب ، تحتاج فرقك إلى الحصول على معلومات متعمقة حول أهداف النموذج.
تنظيم البيانات
قبل نشر مشروع علم البيانات ، تحتاج إلى التأكد من أن البيانات التي تم جمعها منظمة بكفاءة. هذه المرحلة هي الأكثر استهلاكا للوقت ، حيث يتعين عليك فحص أكوام من البيانات وتنسيقها والبحث عن أي أجزاء مفقودة من المعلومات. في هذه المرحلة ، يجب أيضًا البحث بنشاط عن أي تناقضات أو تكرارات في البيانات للتأكد من إمكانية دمجها في النموذج. يمكن لفرقك استخدام مختلف مقاييس أداء قاعدة البيانات لتصفية البيانات ذات الصلة بسرعة.
تنفيذ نمذجة البيانات
نمذجة البيانات أساسية لمشروع علم البيانات. تتطلب هذه المرحلة كتابة البرامج وتشغيلها وصقلها ، والتي تُستخدم بعد ذلك لتحليل معلومات العمل المهمة وجمعها من البيانات. يمكن تنفيذ نمذجة البيانات على عدة أدوات تجارية ومفتوحة المصدر. على سبيل المثال ، يمكن لفرقك استخدام R و Python و SAS و IBM و SPSS ، من بين أمور أخرى ، لإنشاء نماذج إحصائية. خلال هذه المرحلة ، يمكن لفرقك أيضًا تنفيذ مناهج مختلفة للتعلم الآلي للبيانات لحل المشكلات الفردية التي يخصص مشروعك لحلها.
تقييم النموذج
المرحلة التالية هي تقييم فعالية مشروع علم البيانات. يمكنك تطبيق مختلف تقنيات التقييم مشروع التعلم الآلي وعلوم البيانات. بشكل أساسي ، يمكنك العثور على تباينات في المشاريع المطورة ونشر النموذج الذي يوفر أفضل نتيجة. يمكن لفرقك الاستفادة من مناهج المقارنة المختلفة ، مثل AUC (المنطقة تحت المنحنى) ، ومصفوفة الارتباك ، ومخططات الكسب / الحياة ، وخطأ متوسط الجذر التربيعي ، من بين أمور أخرى.
انشر النموذج
بمجرد أن تقوم فرقك بتقييم النماذج واختيار أفضلها ، يمكنك المضي قدمًا في اختبار النموذج باستخدام البيانات الحية. إذا حقق نموذج مشروع علم البيانات أهدافه أثناء مرحلة الاختبار ، فيمكنك نشره في بيئة الإنتاج.
مراقبة أداء النموذج الحي
حتى بعد نشر النموذج ، لم يكتمل عملك بعد. يجب أن فرقك تقييم أداء النموذج في بيئة الإنتاج وتنفيذ التعديلات اللازمة لضمان الأداء الأمثل. في هذه المرحلة ، يمكن لفرقك مراقبة أداء النموذج وتقييم العيوب وأوجه القصور في حالته الحية وتقييم ومقارنة أداء أي طرازات جديدة توفر نفس الوظيفة. سيساعدك هذا في إجراء تحسينات على دراية لترقية مشروعك.
في المخص:
لقد وفر العصر الرقمي المتنامي للمؤسسات والشركات أكوامًا من البيانات لتحسين العمليات في جميع الصناعات. يتم جمع البيانات وتنظيمها وتحليلها واستخدامها من خلال تكنولوجيا علوم البيانات ، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات ثاقبة لتنمية خدماتهم وتوسيع نطاقها.
ومع ذلك ، يجب نشر نماذج علوم البيانات بشكل مناسب لاستخدام البيانات بشكل فعال. يمكن لفرقك المصادقة على النشر الناجح من خلال صياغة نماذج معيارية ونماذج أولية ، وتصفية البيانات ، وتنفيذ نمذجة البيانات ، وتقييم النموذج المباشر ونشره ومراقبته باستمرار لضمان النتائج المثلى.
نهلة ديفيز هو مطور برامج وكاتب تقني. قبل تكريس عملها بدوام كامل للكتابة التقنية ، تمكنت - من بين أشياء أخرى مثيرة للاهتمام - من العمل كمبرمج رئيسي في مؤسسة تجارية تجريبية للعلامة التجارية 5,000 شركة تضم عملائها Samsung و Time Warner و Netflix و Sony.
