7 Tips For Data Science Project Management

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

7 nõuannet andmeteaduse projektijuhtimiseks
Image by freepik

Projektijuhtimine on andmeteaduse oluline aspekt. Head projektijuhtimise oskused aitavad parandada teie efektiivsust ja tootlikkust. Selles artiklis käsitletakse mõningaid näpunäiteid andmeteaduse projekti haldamiseks.

Õigete küsimuste esitamine on andmeteaduse projekti üks olulisemaid samme. Peate kindlaks määrama, milliseid teadmisi proovite oma andmetest saada. Mõnel juhul tuleb õigeid küsimusi esitada juba enne andmete kogumise protsessi.

Kas teil on analüüsimiseks saadaval andmed? Kui andmed on juba saadaval, võite jätkata järgmise sammuga. Kui andmed pole saadaval, peate võib-olla välja mõtlema, kuidas andmeid koguda, näiteks uuringute abil, või ostma juba olemasolevaid andmeid. Kui peate ise andmeid koguma, tuleb meeles pidada järgmisi punkte: vajalike andmete kogus, andmete kogumiseks kuluv aeg ja andmete kogumise maksumus. Samuti peate veenduma, et andmed esindavad elanikkonda. Sõltumata sellest, kust teie andmed pärinevad, veenduge, et kogutud andmed oleksid kvaliteetsed, sest halvad andmed toodavad madala kvaliteediga ja ebausaldusväärseid ennustusmudeleid.

Kõikidel kogutud andmetel on puudusi, näiteks puuduvad andmed või andmed võidakse sisestada küsimustikesse vales vormingus. Toorandmed tuleb puhastada ja eeltöödelda, et muuta need edasiseks analüüsiks sobivaks.

Peate otsustama projekti jaoks sobiva mudeli. Kas teid huvitab lihtsalt kirjeldav andmeteadus, nagu andmete visualiseerimine, või andmete kasutamine ennustavaks analüüsiks? Ennustava analüüsi jaoks võite kasutada lineaarset regressiooni (pideva sihtmuutuja jaoks) või klassifikatsiooni (diskreetse sihtmuutuja jaoks). Kui andmetel pole sihtmuutujat, võite mustrituvastuse modelleerimiseks kasutada rühmitusalgoritme.

Masinõppemudelite (nt lineaarne regressioon, klassifitseerimine või rühmitamine) jaoks peate oma mudeli looma, testima ja hindama. See hõlmab teie andmete jagamist koolitus- ja testimiskomplektideks. Seejärel peate määrama sobivad hindamismõõdikute tüübid, nagu keskmine ruutviga, R2 skoor, keskmine absoluutviga, üldine täpsus, tundlikkus, spetsiifilisus, segadusmaatriks, ristvalideerimise skoor jne.

Kas töötate projekti kallal üksi või koostööpartneritega? Suuremahulised projektid võivad vajada meeskonda. Kui töötate meeskonnaga, määrake meeskonnaliikmetele rollid nende kogemuste ja teadmiste põhjal. Veenduge, et meeskonnaliikmete vahel oleks tõhus suhtlus, sest see aitab parandada tootlikkust.

Kui projekt on lõpetatud, kirjutage projekti aruanne, et võtta kokku oma analüüsi väljundid. Oluline on oma tulemused kokku võtta viisil, mis ei ole liiga tehniline.

Kokkuvõttes oleme arutanud olulisi näpunäiteid, mida andmeteaduse projekti haldamisel silmas pidada. Hoolikas ettevalmistamine, planeerimine ja teostamine aitab teil oma andmeteaduse projekte tõhusalt ja õigeaegselt lõpule viia.

Benjamin O. Tayo on füüsik, andmeteaduse koolitaja ja kirjanik, samuti DataScienceHubi omanik. Varem õpetas Benjamin inseneriteadust ja füüsikat Kesk-Oklahoma U.-s, Grand Canyonis U.-s ja Pittsburghi osariigis.