Agile Data Science - Processus de science des données

Dans ce chapitre, nous comprendrons le processus de science des données et les terminologies nécessaires pour comprendre le processus.

«La science des données est un mélange d'interface de données, de développement d'algorithmes et de technologie afin de résoudre des problèmes analytiques complexes».

Processus de science des données

La science des données est un domaine interdisciplinaire englobant des méthodes, des processus et des systèmes scientifiques avec des catégories incluses en tant que connaissances en apprentissage automatique, mathématiques et statistiques avec la recherche traditionnelle. Il comprend également une combinaison de compétences de piratage avec une expertise approfondie. La science des données tire ses principes des mathématiques, des statistiques, de la science de l'information et de l'informatique, de l'exploration de données et de l'analyse prédictive.

Les différents rôles qui font partie de l'équipe de science des données sont mentionnés ci-dessous -

Les clients

Les clients sont les personnes qui utilisent le produit. Leur intérêt détermine le succès du projet et leurs commentaires sont très précieux en science des données.

Développement des affaires

Cette équipe de data science signe chez les premiers clients, soit directement, soit par la création de pages de destination et de promotions. L'équipe de développement commercial offre la valeur du produit.

Chefs de produit

Les chefs de produit prennent en compte l'importance de créer le meilleur produit, qui est précieux sur le marché.

Concepteurs d'interaction

Ils se concentrent sur les interactions de conception autour des modèles de données afin que les utilisateurs trouvent une valeur appropriée.

Scientifiques des données

Les scientifiques des données explorent et transforment les données de nouvelles façons pour créer et publier de nouvelles fonctionnalités. Ces scientifiques combinent également des données provenant de diverses sources pour créer une nouvelle valeur. Ils jouent un rôle important dans la création de visualisations avec des chercheurs, des ingénieurs et des développeurs Web.

Des chercheurs

Comme son nom l'indique, les chercheurs participent aux activités de recherche. Ils résolvent des problèmes complexes, ce que les scientifiques des données ne peuvent pas faire. Ces problèmes impliquent une concentration et un temps intenses du module d'apprentissage automatique et de statistiques.

S'adapter au changement

Tous les membres de l'équipe de science des données doivent s'adapter aux nouveaux changements et travailler sur la base des exigences. Plusieurs changements devraient être apportés pour l'adoption d'une méthodologie agile avec la science des données, qui sont mentionnés comme suit -

  • Choisir des généralistes plutôt que des spécialistes.

  • Préférence des petites équipes sur les grandes équipes.

  • Utilisation d'outils et de plates-formes de haut niveau.

  • Partage continu et itératif de travaux intermédiaires.

Remarque

Dans l'équipe Agile de science des données, une petite équipe de généralistes utilise des outils de haut niveau qui sont évolutifs et affinent les données par le biais d'itérations dans des états de valeur de plus en plus élevés.

Considérez les exemples suivants liés au travail des membres de l'équipe de science des données -

  • Les concepteurs fournissent CSS.

  • Les développeurs Web créent des applications entières, comprennent l'expérience utilisateur et la conception d'interface.

  • Les scientifiques des données devraient travailler à la fois sur la recherche et la création de services Web, y compris les applications Web.

  • Les chercheurs travaillent dans la base de code, qui montre les résultats expliquant les résultats intermédiaires.

  • Les chefs de produit essaient d'identifier et de comprendre les failles dans tous les domaines connexes.