Agile Data Science — это подход использования Data Science с гибкой методологией для разработки веб-приложений. Он фокусируется на результатах процесса обработки данных, пригодного для осуществления изменений в организации. Наука о данных включает создание приложений, которые описывают процесс исследования с помощью анализа, интерактивной визуализации, а также прикладного машинного обучения.
Основная цель гибкой науки о данных —
документируйте и проводите объяснительный анализ данных, чтобы найти и следовать критическому пути к привлекательному продукту.
Agile Data Science организована по следующему набору принципов:
Непрерывная итерация
Этот процесс включает в себя непрерывную итерацию с созданием таблиц, диаграмм, отчетов и прогнозов. Построение прогнозирующих моделей потребует много итераций разработки функций с извлечением и получением информации.
Промежуточный выход
Это список треков сгенерированных выходов. Говорят даже, что неудачные эксперименты также имеют выход. Отслеживание результатов каждой итерации поможет создать лучший результат на следующей итерации.
Эксперименты с прототипами
Эксперименты с прототипами включают в себя назначение задач и генерацию результатов в соответствии с экспериментами. В данной задаче мы должны выполнить итерацию, чтобы достичь понимания, и эти итерации лучше всего объяснить как эксперименты.
Интеграция данных
Жизненный цикл разработки программного обеспечения включает в себя различные фазы с данными, необходимыми для —
-
клиенты
-
разработчики и
-
бизнес
клиенты
разработчики и
бизнес
Интеграция данных открывает путь для улучшения перспектив и результатов.
Значение данных пирамиды
Приведенное выше значение пирамиды описывает уровни, необходимые для развития «гибкой науки о данных». Он начинается с сбора записей на основе требований и учета отдельных записей. Графики создаются после очистки и агрегирования данных. Агрегированные данные могут быть использованы для визуализации данных. Отчеты создаются с правильной структурой, метаданными и тегами данных. Второй слой пирамиды сверху включает прогнозный анализ. Слой прогнозирования — это место, где создается больше ценности, но оно помогает создавать хорошие прогнозы, ориентированные на проектирование объектов.
Самый верхний уровень включает действия, в которых ценность данных определяется эффективно. Лучшая иллюстрация этой реализации — «Искусственный интеллект».