Mieux gérer ses modèles de data science

Data science

Machine learning, big data et data science sont des termes techniques très populaires ces dernières années. Cependant, les périmètres que recourent chacun de ces termes coïncident, mais leur signification diffère. Ce qui pourrait amener à la confusion. La description du workflow ou flux de travail ou d’un data scientist afin de construire un data product. Vous allez découvrir comment mieux gérer ses modèles de data science.

C’est quoi la Data Science ?

La data science ou plus connu par la science des données désigne un terme récent dans le domaine de l’informatique. La spécialisation permet aux entreprises de tirer profit de leurs données externes et internes sur Internet pour faire des décisions stratégiques efficaces. Les champs de travail de cette discipline sont nombreux et vastes. Plus particulièrement, la recommandation de produits, recherche de comportements frauduleux ou assistance aux pricing. Ces techniques intelligentes que l’on nomme des data product sont des exemplaires prédictifs. Ces modèles sont des types statistiques construits par le biais d’algorithmes de machine learning. Pour mieux gérer ses modèles de data science et pour avoir plus d’informations sur le sujet, cliquez ici.

Exploration des données

La phase d’exploration de données facilite la compréhension de ces dernières. Saisir les données revient à en connaître la composition, les interactions et leur la répartition. L’un des procédés les plus faciles à explorer le data science concerne à utiliser les moyens de la statistique descriptive. Particulièrement, les indicateurs comme la médiane, la moyenne, les quantiles, l’écart-type et la variance. Ces indicateurs offrent une vision concise sur la ventilation d’une caractéristique. Pendant l’étude uni-variée des outils de la statistique, la visualisation des données par le biais d’outils comme les diagrammes camemberts, les boîtes à moustache et les histogrammes. Croiser les différents features entre elles durant les visualisations permet d’envisager des relations moins évidentes à examiner dans un premier temps. Les diagrammes 2D avec aspect de nuages de points, et même les diagrammes 3D donnent la possibilité de voir la répartition des différentes données dans une étendue multi-dimensionnelle. En définitif, le but de l’exploration et de la visualisation des données est d’assimiler les données. Un autre objectif de ces procédés est de certifier que le jeu de données est nettoyé et disposé à être utilisé et exploité par des algorithmes de machine learning.

Un modèle prédictif de data science

Après la phase de préparation de données, d’exploration et de nettoyage, vient la phase de modélisation. L’objectif de cette étape est de concevoir un modèle statistique adapté de prédire le constat d’un phénomène donné et fourni. Ce modèle se fondera sur un jeu de données standard du phénomène qu’on désire à modéliser. Le système de Machine Learning enseignera de ces données pour structurer un modèle statistique. Ce type de modèles sera utilisé afin de prédire le résultat sur une constatation qu’il n’a pas encore vu. L’objectif de cette phase est d’établir un modèle qui soit une meilleure approximation du phénomène concret qu’on essaie de modéliser. Ainsi, le data scientist essayera plusieurs hypothèses et les examinera pour produire le meilleur modèle réalisable. Après l’obtention et l’entraînement d’un modèle statistique, le type de performance du modèle acquis se pose. Effectivement, nombreux sont ceux qui veulent savoir à quel degré le système de modèle prédictif se propage sur des données. Ainsi, le data scientist appliquera un Testing Set qu’il facilitera à tester les performances de ce type de prédictif sur des data non vues pendant la phase d’apprentissage. Le système de calcul des performances permettra de quantifier à quel point la modélisation se comporte. Le concept est que ce genre de métrique est facilement interprétable et une valeur concise afin que le data scientist connaisse comment le type de modèle réagit.

Comment gérer mes mots de passe ?
Digitalisation d’entreprise : faire appel à des experts en ligne