ارتباط با ما: 9022463477 (98+) |simulatoran@gmail.com

پروژه های علم داده و 5 اصل مهم انجام آنها

/, علم داده در صنایع/پروژه های علم داده و 5 اصل مهم انجام آنها

پروژه های علم داده و 5 اصل مهم انجام آنها

بر روی پروژه های علم داده آنگونه کار کنیم که نتیجه ای ارزشمند و سودآور حاصل گردد. برای دستیابی به این اصل مهم و کارا، قبل از هر چیزی نیاز به دانستن مواردی هست که منجر به آن می شوند.

در جهان مدرن با ورود شاخه های مختلف فناوری اطلاعات از جمله data science و نفوذ موثر آنها بر صنایع مختلف روبرو هستیم که می توانید با کلیک بر اینجا به اهمیت و ضرورت کاربرد این علم جدید قرن 21 در زمینه های مختلف از جمله در فروش، اطلاعات بیشتری کسب کنید.

5 اصل مهم در اجرای پروژهای علم داده در ادامه آورده شده اند که با عملی کردن آنها به صورت درست و حرفه ای، می توان امید به تاثیر هر چه بیشتر در اجرای موفق پروژه ها داشت.

1) سناریوی ذهنی برای پروژه های علم داده بچینید!

1) سناریوی ذهنی برای پروژه های علم داده بچینید!

شفاف باشید! قبل از دست به کار شدن و شروع هر پروژه ای، ابتدا خروجی و نتیجه کار را به صورت واضح تعیین و یادداشت کنید و در حین انجام مراحل برگردید و به آن نگاهی بندازید، شاید باور نکنید ولی اولین و مهمترین کار همین است، چون ذهن شما را از آشفتگی رها کرده و بر روی نتیجه مورد نظر متمرکز می کند.

یکی از مساله هایی که در دنیای data science در حال شکل گیری است، وجود افراد با مهارت های خوب در هوش مصنوعی و قابلیت های مدلسازی با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین و عمیق می باشد که دارای دانش کافی هستند اما هدف مشخصی در اجرای پروژهای علم داده را دنبال نمی کنند که این موضوع بازدهی مفید این گروه را به شدت کاهش داده است.

داشتن تمرکز بر روی نتیجه خواسته شده، موجب ظهور ایده ها و به کارگیری الگوهای ترکیبی و گاها بی نظیر در حل مسائل می گردد. وجود راه حل های متفاوت برای یک موضوع، تنها حاصل کسب تجربه های گوناگون می باشد.

هنگامی که هدف نهایی را بشناسیم، می توان اطمینان حاصل کرد که مجموعه داده های صحیح را انتخاب کرده، و الگوریتم های مناسب را برای پردازش آنها انتخاب کرده ایم. بنابراین، هنگام انجام کار یا پروژه علم داده، لازم است از خود پرسید:

الف) هدف نهایی چیست و برای رسیدن به چه چیزی تلاش می کنیم؟ ب) آیا برنامه ای داریم؟ ج) چگونه می توان تصمیم گرفت که آیا نتایج به دست آمده مطلوب هستند؟

تعیین اهداف نهایی با معیارهای قابل اندازه گیری، ایجاد داده های مناسب، ما را در رسیدن به اجرا و تحویل موفق پروژه های علم داده کمک می کند.

2) داده هایتان را جمع آوری کنید و برای data science آماده شوید!

2) داده هایتان را جمع آوری کنید و برای data science آماده شوید!

با افزایش محبوبیت علم داده، امروزه شرکت های بیشتری دانشمندان داده را استخدام می کنند. با این حال، بیشتر اوقات، این شرکت ها برای پیاده سازی علم داده آمادگی ندارند و زیرساخت های اولیه مورد نیاز برای پیاده سازی الگوریتم ها و عملیات علم داده را ندارند.

لازم است شرکت ها توجه داشته باشند که یادگیری ماشین در مرحله ای بعد از ذخیره و جمع آوری داده ها انجام می گردد. قبل از انجام هر داده کاوی، ابتدا اطلاعات را به طور قابل اعتماد جمع آوری، تبدیل، ذخیره، ایمن می گردند و سپس برای تجزیه و تحلیل، هوش مصنوعی و مدلسازی های علم داده ماشین استفاده می شوند.

این بدان معناست که اگر شرکت شما هنوز آمادگی پذیرش علم داده را ندارد، لازم است ابتدا بر ایجاد زیرساخت های اساسی تمرکز کند و استخدام متخصص با تجربه داده بدون سیستم ردیابی و پایگاه داده مناسب می تواند هم برای شرکت و هم برای کارکنان فاجعه بار باشد، چون در اینصورت تنها انرژی و زمان از دست می رود.

3) عاشق داده های خود خواهید شد!

3) عاشق داده های خود خواهید شد!

داده ها یکنواخت نیستند و این امر آنها را خاص می کند. اکثر افراد تصور می کنند که داده های خوب کاملاً تمیز و به طور مساوی توزیع شده اند. با این حال، در واقعیت داده های واقعی نه تمیز هستند و نه به طور مساوی توزیع شده اند و این موضوع، در واقع عالی ترین چیز در مورد داده ها است.

شاید تعجب کنید ولی بسیاری اوقات، این عدم تقارن ها و ناهنجاری ها موجب کشف حقایق جالبی در مورد حوزه مورد مطالعه به ما می دهند. به عنوان مثال، هنگام انجام تقسیم بندی و کار بر روی اطلاعات، ممکنه بسیاری از داده ها حذف شده و یا نادیده گرفته شوند، با این فرض که نویز یا ناهنجاری در داده ها است، اما اگر یک نوع الگو کاملا جدید و مفید از اطلاعات توسط آن افراد دور افتاده باشد، چه؟

توانایی کشف ویژگی های غیر منتظره داده ها چیزی است که علم داده را بدیع و جالب می کند. اگر می خواهید از داده های خام موجود بیشترین استفاده را ببرید، مدتی را با آنها سر و کله بزنید که ممکن است به کشف غافلگیر کننده ای دست یابید. برای بازکردن دنیای جدیدی از کشف داده محور، از برخی آزمون های آماری غیر پارامتری هم می توانید استفاده کنید.

معمولا پیروی از یک مسیر انتخاب شده تغییری ایجاد نمی کند. موارد ناشناخته را کاوش کنید و به دلیل تنوع آنها و خلاقیت ذهنی تان، عاشق داده های خود و حقیقت فناوری علم داده و تاثیر آن خواهید شد.

4) روی پروژه هایی کار کنید که به کسب و کار ارزشی اضافه کند.

4) روی پروژه هایی کار کنید که به کسب و کار ارزشی اضافه کند.

بسیار مهم است که هنگام انتخاب پروژه های علم داده برای کار و صرف نظر از صنعت، سوالات مناسب از خود بپرسید. این امر عمدتا به دلیل دو عامل ضروری است:

الف) برنامه زمانی طولانی مدت و هزینه های زیادی که برای پروژه های یادگیری ماشین صرف می شود، جایی برای انجام پروژه اشتباه می گذارد و حتی ممکن است ضرر آن از مزایای اش فراتر رود!

ب) محاسبه این فرصت و تأثیر احتمالی آن بر کسب و کار به شما کمک می کند تا تشخیص دهید که آیا ارزش انجام پروژه را دارد یا خیر. همیشه و بدون شکست، فقط پروژه هایی را آغاز کنید که خروجی آنها مستقیماً بر اهرم های تجاری تأثیر می گذارد. به عبارت دیگر، ضروریست که نتایج پروژه های علم داده مستقیماً قابل اجرا باشد.

فرمول عمومی برای محاسبه میزان فرصت های تجاری:

تعداد مشتریان تحت تاثیر قرار گرفته × میزان تاثیر محاسبه = برآورد تأثیر واقعی پروژه

به عنوان مثال، یک شرکت املاک و مستغلات ممکن است از تیم علم داده خود بخواهد تا تخمینی تقریبی از افرادی که به دنبال خرید آپارتمان در یک منطقه خاص هستند ، ارائه دهد. صرف داشتن تعداد خریداران بالقوه هیچ اهرم تجاری را تحت تأثیر قرار نمی دهد زیرا شما ترجیحات آنها را نمی دانید. شما از انتخاب ها یا بودجه آنها مطلع نیستید و فقط شناسایی مشتری احتمالی کافی نیست، یافتن نیازهای خاص آنها موضوعی است که همه چیز را تغییر می دهد.

5) ماهیت تکراری مدلسازی در پروژه های علم داده

5) ماهیت تکراری مدلسازی در پروژه های علم داده

برندگان اکثر مسابقات machine learning از روشی تکراری پیروی می کنند. این بدان معناست که شما باید با یک مدل ساده کار را شروع کنید و سپس آن را تکرار کنید. رویکرد تکراری در علم داده بر دستیابی سریع به “اولین مدل کاری” روشی متمرکز و مفید است تا بعد از آن کم کم شروع به ساخت و اجرای مدلی با تنوع متغیر و ویژگی ها و مختص خودتان شوید. هنگامی که اولین مدل اصلی ساخته می شود، features به عنوان تمرکز بر بهبود مستمر اضافه می شوند.

برای استفاده از ماهیت تجربی یادگیری ماشین، سعی کنید تا یک مدل مشخص را بر روی داده های بیشتری تست کنید تا بتوانید آن را توسعه دهید. به عنوان مثال، شما می توانید آزمایش A را بر روی یک مدل معین برای مشتریانی از جغرافیای معین انجام دهید و قبل از تست برای مشتریان بین المللی، می توانید آن را برای چند جغرافیا دیگر نیز تکرار کنید.

دانشمندان داده از تجزیه و تحلیل خطای مدل برای یافتن نقاط ضعیف مدل استفاده می کنند و اغلب نظرات سایر متخصصان این حوزه را در زمینه هایی که نیاز به بهبود دارند، جویا می شوند. به طور معمول، یک انتخاب رویکرد تکراری بسیار زمان کمتری لازم دارد و زمانی پایان می یابد که مدل به اندازه کافی برای برآوردن الزامات تجاری هدف بهبود یابد.

نتیجه گیری

درک اصول علم داده در بالا ساده و به راحتی قابل پیگیری است. تمرکز بر روی نتیجه نهایی به شما کمک می کند تا موفقیت خود را تعیین کنید. اطمینان از اینکه شرکت شما آماده پذیرش هوش مصنوعی است و داده ها را ذخیره و نگهداری می کند، برای اجرای پروژه های علم داده ضروری می باشد.

شما می توانید مرزها را بشکافید و با درک عمیق و درست از داده های در دسترس، کشفیات شگفت انگیزی داشته باشید. همچنین، با پرسیدن سوالات مناسب برای انجام کارهای با ارزش انرژی و زمان کافی خرج کنید و در نهایت با پیروی از یک رویکرد معین به کاهش هزینه ها و جلوگیری از  مکررات کمک کنید و احتمال دستیابی به نتایج نامتعارف را به حداقل برسانید.

برای درک این اصول و طراحی برخی از مدل های خاص، داشتن دانش 360 درجه از علم داده مهم می باشد و بهترین رویکرد پیگیری مداوم و به روز ماندن در یافتن منابع تخصصی در این زمینه می باشد.  Simulatoran نیز به عنوان یکی از آنها در تلاش است تا با انجام پروژهای علم داده برای صنایع و صاحبان کسب وکارها و همچنین در اختیار گذاشتن مطالب تخصصی، مفید و به روز این حوزه، گامی در معرفی و پیشرفت موثر آن انجام دهد.

 

منبع: www.jigsawacademy.com

 

By |2021-08-21T17:42:26+04:3021st آگوست, 2021|Categories: علم داده, علم داده در صنایع|0 Comments

About the Author:

شخصی علاقمند و فعال در حوزه علم داده و شبیه سازی دینامیک مولکولی

Leave A Comment

Hi, welcome to Simulatoran
Send via WhatsApp