Hình ảnh của Tác giả
 

Trong hành trình trở thành nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ gặp phải những trục trặc và vượt qua chúng. Bạn sẽ tìm hiểu cách một quy trình này tốt hơn quy trình khác và cách sử dụng các quy trình khác nhau tùy thuộc vào nhiệm vụ hiện tại của bạn. 

Các quy trình này sẽ hoạt động song song để đảm bảo rằng dự án khoa học dữ liệu của bạn diễn ra hiệu quả nhất có thể và đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định của bạn. 

Một quá trình là quản lý dữ liệu. Sống trong một thế giới dựa trên dữ liệu, quản lý dữ liệu là một yếu tố quan trọng để các tổ chức tận dụng tài sản dữ liệu của mình và đảm bảo chúng hoạt động hiệu quả. 

Đó là quá trình thu thập, lưu trữ, sắp xếp và duy trì dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu đó chính xác, có thể truy cập được đối với những người cần và đáng tin cậy trong suốt vòng đời dự án khoa học dữ liệu của bạn. Cũng giống như bất kỳ quy trình quản lý nào, nó yêu cầu các quy trình được hỗ trợ và hỗ trợ bởi các chính sách và công nghệ. 

Các thành phần chính của quản lý dữ liệu trong các dự án khoa học dữ liệu là:

• Thu thập và thu thập dữ liệu
• Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu
• Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư
• Quản trị dữ liệu và tài liệu
• Hợp tác và Chia sẻ

Như bạn có thể thấy, có một vài thành phần chính. Hiện tại, việc này có vẻ khó khăn nhưng tôi sẽ đi qua từng vấn đề để cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về những gì sẽ xảy ra với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. 

Thu thập và thu thập dữ liệu

Mặc dù ngày nay có rất nhiều dữ liệu nhưng việc thu thập dữ liệu vẫn sẽ là một phần vai trò của bạn với tư cách là nhà khoa học dữ liệu. Thu thập và thu thập dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau như trang web, khảo sát, cơ sở dữ liệu, v.v. Giai đoạn này rất quan trọng vì chất lượng dữ liệu có ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của bạn. 

Bạn sẽ cần xác định các nguồn dữ liệu khác nhau và tìm những nguồn dữ liệu phù hợp với yêu cầu của bạn. Đảm bảo rằng bạn có quyền phù hợp để truy cập các nguồn dữ liệu này, độ tin cậy của nguồn dữ liệu và định dạng phù hợp với phạm vi của bạn. Bạn có thể thu thập dữ liệu thông qua các phương pháp khác nhau như nhập dữ liệu thủ công, trích xuất dữ liệu, v.v. 

Trong suốt các bước này, bạn muốn đảm bảo tính toàn vẹn và chính xác của dữ liệu. 

Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu

Sau khi bạn có dữ liệu, bước tiếp theo là làm sạch dữ liệu – việc này có thể tiêu tốn rất nhiều thời gian của bạn. Bạn sẽ cần phải xem qua tập dữ liệu, tìm bất kỳ vấn đề nào và sửa chúng. Mục tiêu cuối cùng của bạn trong giai đoạn này sẽ là chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu của bạn để dữ liệu sẵn sàng phân tích.

Làm sạch dữ liệu có thể giúp xử lý các giá trị bị thiếu, dữ liệu trùng lặp, loại dữ liệu không chính xác, ngoại lệ, định dạng dữ liệu, chuyển đổi, v.v. 

Lưu trữ dữ liệu

Khi bạn đã làm sạch dữ liệu của mình và dữ liệu có chất lượng tốt và sẵn sàng để phân tích – hãy lưu trữ dữ liệu đó! Bạn không muốn mất tất cả số giờ bạn bỏ ra để dọn dẹp và đạt tiêu chuẩn vàng. 

Bạn sẽ cần chọn giải pháp lưu trữ dữ liệu tốt nhất cho dự án và tổ chức của mình, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu hoặc lưu trữ đám mây. Một lần nữa, tất cả điều này sẽ dựa trên khối lượng dữ liệu và độ phức tạp. Bạn cũng có thể thiết kế kiến ​​trúc cho phép truy xuất dữ liệu hiệu quả và có khả năng mở rộng.

Một công cụ khác mà bạn có thể triển khai là lập phiên bản và lưu trữ dữ liệu. Công cụ này cho phép bạn duy trì tất cả dữ liệu lịch sử và mọi thay đổi để giúp bảo toàn nội dung dữ liệu và quyền truy cập lâu dài. 

Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư

Tất cả chúng ta đều biết dữ liệu quan trọng như thế nào trong thời đại ngày nay, vì vậy hãy bảo vệ nó bằng mọi giá! Vi phạm dữ liệu và vi phạm quyền riêng tư có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng và bạn không muốn phải giải quyết vấn đề này. 

Có một số bước bạn có thể thực hiện để đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu, chẳng hạn như kiểm soát quyền truy cập, mã hóa, kiểm tra thường xuyên, quản lý vòng đời dữ liệu, v.v. Bạn muốn đảm bảo bất kỳ cách nào bạn thực hiện để bảo vệ dữ liệu của mình đều tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu, chẳng hạn như GDPR. 

Quản trị dữ liệu và tài liệu

Nếu bạn muốn đảm bảo chất lượng dữ liệu và trách nhiệm giải trình trong suốt vòng đời dữ liệu, việc quản trị dữ liệu và tài liệu là điều cần thiết cho quy trình quản lý dữ liệu của bạn. Quá trình này bao gồm việc áp dụng các chính sách, quy trình và biện pháp thực hành tốt nhất để đảm bảo rằng dữ liệu của bạn được quản lý tốt và tất cả tài sản của bạn đều được bảo vệ. Mục đích chính của việc này là cung cấp sự minh bạch và tuân thủ. 

Tất cả các chính sách và quy trình này phải được ghi lại một cách toàn diện để cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách cấu trúc, lưu trữ và sử dụng dữ liệu. Điều này tạo dựng niềm tin trong tổ chức và cách họ sử dụng dữ liệu để thúc đẩy quá trình ra quyết định nhằm tránh rủi ro và tìm kiếm cơ hội mới.

Ví dụ về các quy trình bao gồm tạo tài liệu, siêu dữ liệu toàn diện, duy trì dấu vết kiểm tra và cung cấp dòng dữ liệu. 

Hợp tác và Chia sẻ

Các dự án khoa học dữ liệu bao gồm các quy trình công việc hợp tác và với điều này, bạn có thể tưởng tượng nó có thể lộn xộn đến mức nào. Bạn có một nhà khoa học dữ liệu làm việc trên cùng một tập dữ liệu mà một nhà khoa học dữ liệu khác đang làm sạch thêm. 

Để đảm bảo quản lý dữ liệu trong nhóm, bạn nên trao đổi nhiệm vụ của mình để không trùng lặp với nhau hoặc một người có phiên bản tập dữ liệu tốt hơn người khác. 

Sự hợp tác trong nhóm khoa học dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu có thể truy cập được và có giá trị đối với các bên liên quan khác nhau. Để cải thiện sự cộng tác và chia sẻ trong nhóm khoa học dữ liệu, bạn có thể có nền tảng chia sẻ dữ liệu, sử dụng các công cụ cộng tác như Tableau, áp dụng các biện pháp kiểm soát truy cập và cho phép phản hồi. 

Được rồi, bây giờ chúng ta đã xem qua các thành phần chính của quản lý dữ liệu, bây giờ tôi sẽ tạo danh sách các công cụ và công nghệ quản lý dữ liệu có thể giúp bạn trong vòng đời dự án khoa học dữ liệu của mình. 

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS):

• MySQL
• PostgreSQL
• Microsoft SQL Server

Cơ sở dữ liệu NoSQL:

• MongoDB
• Cassandra

Kho dữ liệu

• Amazon RedShift
• Google BigQuery
• Snowflake

Công cụ ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải):

• Apache NiFi
• Tài năng
• Apache Spark

Trực quan hóa dữ liệu và kinh doanh thông minh:

• Cảnh vật trên sân khấu
• Power BI

Kiểm soát phiên bản và cộng tác:

• đi
• GitHub

Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư:

• Varonis
• cá nhân

Quản lý dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong dự án khoa học dữ liệu của bạn. Hãy xem nó như nền tảng để nâng đỡ lâu đài của bạn. Quy trình quản lý dữ liệu càng tốt và hiệu quả thì kết quả của bạn càng tốt. Tôi đã cung cấp danh sách các bài viết mà bạn có thể đọc để tìm hiểu thêm về quản lý dữ liệu.

 
 
Nisha Arya là Nhà khoa học dữ liệu, Nhà văn kỹ thuật tự do và Quản lý cộng đồng tại KDnuggets. Cô ấy đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn về nghề nghiệp Khoa học dữ liệu và kiến ​​thức dựa trên lý thuyết về Khoa học dữ liệu. Cô ấy cũng mong muốn khám phá những cách khác nhau mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại lợi ích cho tuổi thọ con người. Một người ham học hỏi, tìm cách mở rộng kiến ​​thức công nghệ và kỹ năng viết của mình, đồng thời giúp hướng dẫn người khác.
 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/data-management-principles-for-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-management-principles-for-data-science