Комплексная дорожная карта для строительных проектов промышленного уровня

Несмотря на то, что спрос на специалистов по данным и инженеров по искусственному интеллекту продолжает расти, остается значительный разрыв между академическими знаниями и практической реализацией, особенно когда речь идет о создании проектов по науке о данных на отраслевом уровне.

Эта статья призвана восполнить этот пробел, предоставив исчерпывающее пошаговое руководство по созданию отраслевых проектов по науке о данных. Независимо от того, являетесь ли вы подающим надежды специалистом по данным, стремящимся применить свои навыки в реальных условиях, или отраслевым профессионалом, стремящимся использовать науку о данных для роста вашей организации, это руководство предоставит вам необходимые знания и практические стратегии, необходимые для преодоления сложностей разработка проекта по науке о данных.

В этом руководстве мы рассмотрим ключевые этапы создания отраслевых проектов по науке о данных, начиная с определения масштаба проекта и сбора данных и заканчивая моделированием, оценкой и развертыванием. Каждый шаг будет сопровождаться рекомендациями, примерами из реальной жизни и практическими советами, которые помогут вам справляться с трудностями и принимать обоснованные решения на каждом этапе жизненного цикла проекта.

Оглавление:

  1. Создание идеи проекта
    1.1. Определить бизнес-вариант использования проекта
    1.2. Установка базовой линии и определение KPI
    1.3. Определение архитектуры системы
    1.4. Высокоуровневый системный дизайн
  2. Соберите данные
  3. Подготовить данные
  4. Обучение моделей
    Выбор модели
    Обучение модели, выбор и настройка гиперпараметров
    Анализ и оценка модели
    Отправка/экспорт модели
    Конвейер вывода Выполнение
  5. Развертывание модели
  6. Общение и сотрудничество

1. Разработка идеи проекта
Первый важный шаг в создании отраслевого проекта по науке о данных — это разработка четко определенной и эффективной идеи проекта. Сильная идея проекта служит основой для всех ваших усилий, определяя фокус, масштаб и направление вашей работы. В этом разделе мы рассмотрим ключевые соображения и стратегии, связанные с созданием привлекательной идеи проекта.

1.1. Определение варианта использования на уровне отрасли

А. Выберите интересующий домен

Первый шаг — определить сферу интересов вашей идеи. В конце концов, наука о данных и искусственный интеллект — это инструменты, которые используются для решения проблемы, повышения производительности или автоматизации определенной задачи. Поэтому важно решить, в какой области вы хотели бы применить свои навыки работы с данными.

Это может зависеть от вашего предыдущего опыта. Если у вас есть опыт работы в определенной области, вам будет легче найти бизнес-задачи для работы. Это также может быть область, которая вас интересует, и вы хотели бы использовать свои навыки, чтобы оказать влияние в этой области.

Важно отметить, что чем больше у вас опыта в этой области, тем больше вы сможете получить уникальных идей и тем лучше будут ваши проекты. Кроме того, это даст вам большое преимущество на рынке и выделит вас. Поскольку вы будете очень хорошо понимать процесс сбора данных и его значение, а также улучшите свои навыки в разработке характеристик данных.

B. Расставьте приоритеты в своих интересах, исходя из рыночного спроса

Следующим шагом после выбора двух или трех интересующих доменов является определение приоритетов вашего выбора на основе потребностей и требований рынка. Например, я живу в Финляндии, поэтому, если я захочу присоединиться к этому рынку, мне придется провести некоторое исследование рынка, чтобы понять спрос на рынке и узнать компании, работающие в этих областях.

Основываясь на своем исследовании рынка, я обнаружил, что существует множество возможностей и требований в области телекоммуникаций (Nokia, Elisa, DNA), игровой области (Unity, Rovio) и индустрии финансовых технологий. Поэтому я должен расставлять приоритеты в своих интересах, основываясь на этом, когда я начинаю строить сквозные проекты.

C. Определить важные кейсы на рынке

Теперь вы выбрали интересующую область, которая отвечает вашим интересам и рыночному спросу, и у вас есть хорошие идеи о компаниях, которые нанимают в этой области, и требованиях к работе. Пришло время определить тематическое исследование или бизнес-проблему, чтобы приступить к созданию решения для ее решения или удовлетворения бизнес-требований.

Чтобы придумать реальные бизнес-проблемы или вопросы в этой области, вы можете дополнительно изучить выбранные выше компании и узнать, над чем они работают и для чего используют науку о данных. Иногда это можно найти в требованиях к вакансии или на сайте компании. Однако, если вы не можете найти его там, вы можете сделать еще один шаг и начать спрашивать специалистов по данным, которые там работают.

Я считаю, что это очень полезный и целенаправленный подход, потому что вы не только будете работать над теми же проблемами, над которыми работает компания вашей мечты, но и упростит получение там предложения о работе. Вы также получите хорошее представление об инструментах и ​​​​стеке технологий в этих компаниях, чтобы вы могли изучить их и использовать при создании своих проектов.

Другой подход заключается в том, чтобы взять интервью у экспертов из этой области и задать им наиболее важные вопросы или проблемы, которые у них есть, и они хотели бы использовать данные для их решения.

1.2. Установка базового уровня и определение KPI

Установка базового уровня и определение ключевых показателей эффективности (KPI) являются важными шагами в создании отраслевых проектов по науке о данных. Эти шаги обеспечивают четкую отправную точку и измеримую основу для оценки успеха и прогресса проекта.

Установив базовый уровень, специалисты по обработке и анализу данных могут установить точку отсчета, с которой они могут сравнивать производительность своих моделей и алгоритмов. Этот базовый уровень представляет собой начальное состояние или существующее решение, которое проект стремится улучшить. Вы можете найти дополнительную информацию об определении базовой линии для ваших проектов по науке о данных и машинному обучению в этой статье.



Как эффективно установить базовый уровень производительности для вашего проекта машинного обучения?
При начале работы над проектом машинного обучения одним из наиболее полезных первых шагов является создание… pub.towardsai.net



С другой стороны, определение KPI позволяет команде проекта определять и отслеживать конкретные показатели, которые соответствуют целям проекта и желаемым результатам. KPI могут быть разнообразными и могут включать такие показатели, как точность, точность, отзыв, удовлетворенность клиентов, рост доходов или операционная эффективность. Крайне важно выбрать ключевые показатели эффективности, которые являются релевантными, измеримыми и напрямую связаны с целями проекта. Эти индикаторы служат вехами и определяют направление проекта, гарантируя, что усилия будут сосредоточены на достижении ощутимых и измеримых результатов.

Установив базовый уровень и определив ключевые показатели эффективности, проекты по науке о данных могут работать четко и целеустремленно, способствуя эффективному принятию решений и способствуя значимому прогрессу в достижении намеченных результатов.

1.3. Высокоуровневый системный дизайн

Теперь вы определили тематическое исследование, над которым хотели бы работать, и определили бизнес-вопросы для этой проблемы. Не спешите строить первое решение, которое придет вам в голову. Вместо этого не торопитесь, чтобы провести мозговой штурм различных потенциальных решений для этого, изучить каждое из них и посмотреть, какое из них приведет к лучшим результатам и соответствует вашим целям обучения и набору навыков.

После мозгового штурма решений и выбора подходящего вам нужно будет оценить осуществимость и ценность потенциальных решений. Это можно сделать, ознакомившись с опубликованными исследовательскими работами по этой теме, или вы можете обсудить с экспертом свое потенциальное решение и посмотреть, является ли оно разумным и приведет ли к ожидаемым результатам или нет. Это также очень важный шаг, поскольку он позволит вам избежать много времени, усилий и разочарований в будущем.

2. Соберите данные

Теперь, когда ваша идея готова, я должен запачкать ваши руки данными. Вам необходимо собрать реальные данные, чтобы ответить на вопросы вашего бизнеса и решить вашу проблему. Очень важно использовать уникальный набор данных, который репрезентативен для вашей проблемы.

Пожалуйста, держитесь подальше от общеизвестных наборов данных, таких как цены на жилье "Титаник" в Калифорнии, набор данных о цветах ириса и аналогичные известные наборы данных. Они очень хороши для начинающих и для образовательных проектов, но они навредят вам, если ваши портфолио будут с ними.

Вот около десяти ресурсов для сбора уникальных наборов данных для разработки вашего решения на их основе:

  1. Поиск в наборе данных Google
  2. Каггл

3. Репозиторий машинного обучения UCI

4. Дата.гов

5. Отличный репозиторий публичных наборов данных на Github

6. /r/наборы данных Reddit

7. Пудинг.круто

8. Пять тридцать восемь

9. КДНаггетс

10. Баззфид

Подробнее о каждом из них вы можете узнать в этой статье.



Создавайте впечатляющие проекты по науке о данных: 10 веб-сайтов с открытыми наборами данных для создания вашего портфолио
Наука о данных — это быстро развивающаяся область, которая сочетает в себе статистический анализ, программирование и машинное обучение для…pub.towardsai.net



3. Подготовьте данные

Теперь у вас есть данные. Следующим шагом будет подготовка к моделированию. Это включает в себя очистку данных и применение к ним различных методов разработки функций, чтобы извлечь из них максимальную пользу.

Предварительная обработка данных является важным этапом в конвейере анализа данных, который включает преобразование необработанных данных в чистый структурированный формат, пригодный для дальнейшего анализа и моделирования. Он направлен на решение распространенных проблем с данными, таких как пропущенные значения, выбросы, несоответствия и несовместимость данных, которые могут отрицательно сказаться на точности и надежности результатов.

Ниже приведены некоторые общие методы и шаги, связанные с предварительной обработкой данных:

  1. Очистка данных. Этот шаг включает в себя обработку отсутствующих значений путем замены их соответствующими значениями или удаления экземпляров с отсутствующими данными, если они считаются неактуальными. Выбросы, представляющие собой экстремальные значения, которые значительно отклоняются от большинства данных, могут быть идентифицированы и обработаны с помощью таких методов, как фильтрация или замена их статистически обоснованными значениями.
  2. Интеграция данных. При работе с несколькими источниками данных интеграция данных необходима для объединения и слияния данных в единый набор данных. Это может включать разрешение конфликтов схем, стандартизацию единиц измерения и согласование различий в структурах данных.
  3. Преобразование данных. Преобразование данных включает преобразование данных в формат, подходящий для анализа. Это может включать масштабирование числовых данных до согласованного диапазона, кодирование категориальных переменных в числовые представления и применение математических функций или преобразований для достижения лучших свойств распределения.
  4. Выбор функций. Выбор функций направлен на выявление наиболее релевантных и информативных функций или атрибутов, которые вносят значительный вклад в задачу анализа или моделирования. Это помогает уменьшить размерность, повысить производительность модели и смягчить проклятие размерности.
  5. Дискретизация. Дискретизация — это процесс преобразования непрерывных переменных в категориальные или порядковые переменные. Это может быть полезно в тех случаях, когда отношения между переменными нелинейны или когда определенные алгоритмы требуют категориальных входных данных.
  6. Нормализация/стандартизация данных. Нормализация или стандартизация данных гарантирует, что все переменные находятся в одинаковом масштабе, что предотвращает преобладание определенных функций в анализе из-за их большей величины. Нормализация обычно включает в себя масштабирование данных в диапазоне от 0 до 1, в то время как стандартизация включает в себя преобразование данных, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.
  7. Выборка данных. В случаях, когда набор данных несбалансирован, когда один класс значительно превосходит по численности другие, можно применять такие методы выборки, как избыточная или недостаточная выборка, чтобы сбалансировать представление различных классов. Это помогает предотвратить систематическую ошибку на последующих этапах моделирования.
  8. Разделение данных. Перед моделированием необходимо разделить предварительно обработанный набор данных на наборы для обучения, проверки и тестирования. Обучающий набор используется для построения модели, проверочный набор используется для точной настройки параметров модели и принятия решений относительно выбора модели, а тестовый набор используется для оценки производительности окончательной модели на невидимых данных.

Предварительная обработка данных — это повторяющийся процесс, который часто требует экспериментов, исследований и знаний предметной области. Тщательно подготавливая и очищая данные, аналитики и специалисты по данным могут повысить качество своего анализа, повысить точность моделей и получить более надежные выводы из данных.

4. Обучайте модели

Теперь пришло время обучить модель машинного обучения, используя ваши данные. Это будет включать в себя несколько шагов. Он начинается с выбора модели, обучения модели, а затем оптимизации гиперпараметров. После этого вы оцените модель, проанализируете любые узкие места и выполните итерацию. Как только модель будет готова, вы можете отправить ее и реализовать конвейер вывода. Пройдемся по каждому из этих этапов подробнее:

4.1. Выбор модели

Выбор модели является важным шагом в процессе обработки данных, который включает в себя выбор наиболее подходящей модели машинного обучения или статистической модели для данной проблемы. Цель выбора модели состоит в том, чтобы определить модель, которая может наилучшим образом отразить закономерности и взаимосвязи в данных и сделать точные прогнозы или предоставить содержательную информацию.

Вот некоторые ключевые соображения и шаги, связанные с выбором модели:

  1. Проблема, которую нужно решить. Четко осознайте проблему, которую вы пытаетесь решить, и цели, которых вы хотите достичь с помощью модели. Это включает в себя определение того, является ли это регрессией, классификацией, кластеризацией или другим типом проблемы.
  2. Понимание данных. Получите полное представление о данных, включая их характеристики, размер и распределение. Оцените отношения между переменными, определите потенциальные выбросы или аномалии и рассмотрите любые конкретные требования к данным или ограничения.
  3. Определите соответствующие модели. В зависимости от типа проблемы и характеристик данных определите ряд моделей, подходящих для этой задачи. Это может включать консультации с литературой, экспертами в предметной области или предыдущими исследованиями в этой области.
  4. Оцените сложность модели. Рассмотрите компромисс между сложностью модели и интерпретируемостью. Простые модели могут быть более интерпретируемыми и простыми в реализации, в то время как более сложные модели могут обеспечивать более высокую прогностическую эффективность, но их сложнее интерпретировать.
  5. Учитывать допущения алгоритма: понимать допущения и ограничения каждого алгоритма модели. Некоторые алгоритмы могут предполагать линейность, независимость или конкретное распределение данных. Убедитесь, что эти предположения соответствуют характеристикам ваших данных.

Более подробную информацию о выборе модели вы можете найти в этой статье.



Краткое руководство по выбору модели машинного обучения
Секретные методы выбора лучшей модели машинного обучения за семь шаговmedium.com



4.2. Обучение модели и настройка гиперпараметров

Обучение модели и настройка гиперпараметров — важные шаги в создании моделей машинного обучения для отраслевых проектов. Обучение модели включает в себя подгонку модели к обучающим данным для изучения базовых закономерностей и взаимосвязей, а настройка гиперпараметров включает поиск оптимальных значений гиперпараметров, управляющих поведением модели.

Вот обзор процесса:

  1. Инициализировать гиперпараметры. Установите начальные значения гиперпараметров модели. Гиперпараметры — это параметры, которые не извлекаются из данных, но устанавливаются до обучения и влияют на поведение модели (например, скорость обучения, сила регуляризации, количество скрытых единиц). Для многих проблем вы найдете рекомендации по инициализации гиперпараметров, которые помогут вашей модели быстрее сходиться.
  2. Обучение модели: используйте обучающие данные, чтобы подобрать модель и узнать оптимальные параметры. Это включает в себя передачу входных данных через модель, вычисление выходных данных модели, сравнение их с фактическими выходными данными и обновление параметров модели с использованием алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск.
  3. Оценка производительности модели: оцените производительность модели на проверочном наборе, используя подходящие показатели оценки (например, точность, воспроизводимость, среднеквадратическая ошибка). Это дает представление о том, насколько хорошо модель обобщает невидимые данные.
  4. Настройка гиперпараметров. Отрегулируйте значения гиперпараметров, чтобы повысить производительность модели. Это можно сделать с помощью различных методов, включая поиск по сетке, случайный поиск или более продвинутые методы, такие как байесовская оптимизация или генетические алгоритмы. Перебирайте различные конфигурации гиперпараметров и оценивайте их влияние на производительность модели.
  5. Перекрестная проверка. Выполните перекрестную проверку в процессе настройки гиперпараметров, чтобы получить более надежные оценки производительности модели. Это включает в себя многократное разделение данных на обучающие и проверочные наборы и оценку модели при каждом разделении.

4.3. Анализ и оценка модели

Анализ и оценка модели являются важными шагами в создании реального проекта по науке о данных. Вы не хотите развертывать модель, которая имеет серьезные проблемы или не может быть обобщена на новые данные. Оценка производительности и эффективности моделей машинного обучения поможет определить, насколько хорошо модель обобщает невидимые данные и соответствует ли она желаемым целям, а также определить любые узкие места, которые необходимо устранить перед развертыванием модели в рабочей среде.

Вот ключевые аспекты, которые следует учитывать при анализе и оценке моделей:

  1. Показатели оценки. Выберите подходящие показатели оценки в зависимости от конкретной задачи и характера данных. Для задач классификации обычно используются такие показатели, как точность, воспроизводимость, полнота, оценка F1 и площадь под кривой ROC (AUC-ROC). В задачах регрессии часто используются такие показатели, как среднеквадратическая ошибка (MSE), среднеквадратическая ошибка (RMSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) или R-квадрат.
  2. Матрица путаницы. В задачах классификации проанализируйте матрицу путаницы, чтобы получить представление о производительности модели в разных классах. Это помогает определить истинные положительные, истинные отрицательные, ложноположительные и ложноотрицательные результаты, позволяя глубже понять сильные и слабые стороны модели.
  3. Предвзятость и справедливость: оцените модель на предмет потенциальных предубеждений и проблем со справедливостью, особенно в деликатных приложениях, таких как одобрение кредита или процессы найма. Выясните, демонстрирует ли модель несоизмеримое влияние или несправедливое отношение к определенным демографическим группам, и при необходимости примите корректирующие меры.
  4. Переоснащение и недообучение: проанализируйте производительность модели как на данных обучения, так и на данных проверки/тестирования. Переобучение происходит, когда модель хорошо работает с данными обучения, но плохо работает с данными проверки/тестирования, что указывает на то, что она запомнила данные обучения, а не зафиксировала базовые шаблоны. Недостаточная подгонка происходит, когда модель плохо работает как с данными обучения, так и с данными проверки/тестирования, что предполагает, что она не может адекватно уловить основные шаблоны. Отрегулируйте сложность модели или гиперпараметры, чтобы смягчить эти проблемы.
  5. Важность функции. Оцените важность различных функций или переменных в прогнозах модели. Такие методы, как оценка важности признаков, важность перестановок или значения SHAP (аддитивные пояснения Шэпли), могут помочь определить наиболее влиятельные признаки. Понимание важности функций может дать представление о факторах, влияющих на прогнозы модели, и дать информацию о будущих усилиях по разработке функций.
  6. Влияние на бизнес. Оцените эффективность модели с точки зрения ее влияния на бизнес или проблемную область. Подумайте, как прогнозы модели могут быть преобразованы в действенные идеи и принятие решений. Оцените, достигает ли модель желаемых целей и соответствует ли она требованиям и ожиданиям заинтересованных сторон.
  7. Документация и отчетность: документируйте процесс анализа и оценки, включая выбранные показатели, результаты и любые важные выводы. Подготовьте четкие и краткие отчеты или визуализации, чтобы сообщить заинтересованным сторонам о производительности модели и выводах, обеспечивая прозрачность и облегчая принятие решений.

4.4. Отправка/экспорт модели

Этот шаг относится к процессу развертывания или экспорта обученной модели машинного обучения в производственную среду, где ее можно использовать для прогнозирования или предоставления информации о новых, невидимых данных. Этот шаг имеет решающее значение для интеграции модели в реальные приложения и использования ее возможностей для создания ценности.

Вот основные соображения и шаги, связанные с процессом отправки/экспорта модели:

  1. Сериализация модели: сериализуйте обученную модель в формат, который можно легко хранить, передавать и загружать в производственную среду. Обычно это включает преобразование объекта модели в двоичное представление, такое как файл pickle или сериализованный объект в определенном формате (например, ONNX, PMML), совместимом с выбранной инфраструктурой развертывания.
  2. Упаковка модели: Объедините сериализованную модель со всеми необходимыми зависимостями или вспомогательными файлами, необходимыми для ее выполнения в производственной среде. Это гарантирует, что все необходимые компоненты упакованы вместе и могут быть легко развернуты без потери зависимостей.
  3. Настройка инфраструктуры: настройте инфраструктуру и среду в производственной системе для выполнения модели. Это может включать настройку серверов, контейнеров или облачных платформ для эффективного и безопасного размещения и запуска модели.

4.5. Реализация конвейера логического вывода

Конвейер вывода относится к реализации систематического рабочего процесса или процесса, который принимает необработанные входные данные и генерирует значимые прогнозы или идеи с использованием обученной модели машинного обучения. Он включает в себя все необходимые шаги, от предварительной обработки данных до постобработки, для обеспечения эффективного и надежного вывода новых, невидимых данных.

Вот ключевые компоненты и соображения при реализации конвейера логического вывода:

  1. Предварительная обработка данных. Подготовьте входные данные для логического вывода, выполнив необходимые шаги предварительной обработки. Это может включать обработку пропущенных значений, масштабирование или нормализацию функций, кодирование категориальных переменных или применение любых необходимых преобразований для обеспечения согласованности с обучающими данными.
  2. Интеграция данных. Интегрируйте предварительно обработанные данные с любыми дополнительными релевантными источниками данных или функциями, необходимыми для процесса логического вывода. Это может включать объединение различных потоков данных, слияние баз данных или доступ к внешним API для обогащения входных данных.
  3. Загрузка модели. Загрузите обученную модель машинного обучения, которая ранее была обучена на исторических данных. Это можно сделать, десериализовав сериализованный объект модели или загрузив его из репозитория модели или системы хранения. Обеспечьте совместимость между моделью и средой выполнения.
  4. Извлечение функций. Извлеките или выберите из предварительно обработанных данных соответствующие функции, которые необходимы для прогнозирования или получения аналитических сведений. Этот шаг включает в себя сопоставление входных данных с ожидаемым форматом, который может использовать модель.
  5. Вывод модели. Примените загруженную модель к предварительно обработанным входным данным, чтобы делать прогнозы или генерировать выходные данные. Обычно это включает в себя передачу входных данных через прямой проход модели с использованием соответствующих API или библиотек, предоставляемых выбранной платформой машинного обучения.
  6. Постобработка: обработка прогнозов или выходных данных модели для получения значимых результатов, которые можно легко интерпретировать и использовать для принятия решений. Это может включать пороговое значение, возврат к исходным единицам, преобразование вероятностей в метки классов или выполнение любых преобразований, специфичных для предметной области.
  7. Визуализация результатов. Визуализируйте результаты или идеи, полученные в процессе логического вывода, в ясной и понятной форме. Это может включать в себя создание графиков, диаграмм или информационных панелей, которые эффективно сообщают прогнозы или идеи заинтересованным сторонам, лицам, принимающим решения, или конечным пользователям.
  8. Интеграция с производственными системами: интегрируйте конвейер логического вывода с существующими производственными системами или приложениями, в которых будут использоваться прогнозы или данные. Это может включать представление конвейера как API, его интеграцию с веб-приложением или встраивание в существующую программную систему.
  9. Оптимизация производительности. Оптимизируйте конвейер логического вывода для повышения производительности и эффективности. Сюда входят такие методы, как пакетная обработка или распараллеливание процесса логического вывода, использование аппаратного ускорения (например, графических процессоров) или использование сред распределенных вычислений для обработки высоких рабочих нагрузок.
  10. Мониторинг и обслуживание. Внедрите механизмы мониторинга для отслеживания производительности и стабильности конвейера логических выводов в производственной среде. Регулярно контролируйте точность модели, время отклика, использование ресурсов и возможные ошибки или проблемы. При необходимости выполняйте задачи обслуживания, такие как периодическое переобучение, обновление модели или уточнение шагов предварительной обработки.

5. Развертывание модели

Теперь все готово для внедрения вашего машинного обучения в производство. Этот шаг включает в себя дальнейшие шаги, начиная с развертывания модели в рабочей среде, планирования и организации конвейера обучения, мониторинга производительности системы и модели и создания предупреждений и уведомлений.

Развертывание конвейера машинного обучения в облаке для создания отраслевых проектов по обработке и анализу данных предполагает использование облачных сервисов и инфраструктуры для размещения и выполнения компонентов конвейера.

Вот пошаговое руководство, которое поможет вам в этом процессе:

  1. Выбор облачной платформы. Выберите облачную платформу, соответствующую требованиям вашего проекта. Популярные варианты включают Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP). Учитывайте такие факторы, как доступные услуги, цены, масштабируемость и возможности интеграции.
  2. Хранение данных: выберите подходящую службу облачного хранилища для хранения ваших наборов данных и любых промежуточных результатов. Варианты включают Amazon S3, Azure Blob Storage или Google Cloud Storage. Настройте необходимые сегменты или контейнеры для безопасного хранения данных.
  3. Вычислительные ресурсы: предоставьте необходимые вычислительные ресурсы для запуска компонентов конвейера машинного обучения. Это можно сделать с помощью таких сервисов, как Amazon EC2, Azure Virtual Machines или Google Compute Engine. Выберите тип и размер экземпляра в зависимости от ваших вычислительных требований.
  4. Контейнеризация. Контейнеризируйте компоненты конвейера машинного обучения с помощью таких технологий контейнеризации, как Docker. Это обеспечивает согласованное и воспроизводимое выполнение в различных средах. Создавайте образы Docker для каждого компонента конвейера, включая предварительную обработку данных, обучение модели и вывод.
  5. Оркестрация контейнеров. Развертывайте и управляйте компонентами контейнерного конвейера с помощью платформ оркестрации контейнеров, таких как Kubernetes, или контейнерных служб, предоставляемых вашей облачной платформой (например, Amazon EKS, Azure Kubernetes Service, Google Kubernetes Engine). Настройте необходимые кластеры и настройте спецификации развертывания.
  6. Оркестрация конвейера. Реализуйте оркестрацию конвейера с помощью инструментов или служб управления рабочими процессами. Это помогает автоматизировать выполнение различных этапов конвейера и управлять зависимостями между компонентами. Популярные варианты включают Apache Airflow, AWS Step Functions, Azure Logic Apps или GCP Cloud Composer.
  7. Автоматизация и мониторинг. Внедрите возможности автоматизации и мониторинга для отслеживания производительности, работоспособности и масштабируемости конвейера машинного обучения. Настройте службы мониторинга и оповещения, предоставляемые облачной платформой, или интегрируйте их со сторонними инструментами мониторинга. Отслеживайте такие показатели, как загрузка ЦП и памяти, скорость приема данных и частота ошибок.
  8. Безопасность и контроль доступа. Убедитесь, что приняты соответствующие меры безопасности для защиты ваших данных и компонентов конвейера. Настройте политики управления доступом, механизмы шифрования и методы аутентификации. Следуйте рекомендациям по защите облачных ресурсов и соблюдайте отраслевые нормы и стандарты.
  9. Непрерывная интеграция и развертывание. Внедрите методы непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD), чтобы упростить процесс развертывания и обеспечить эффективные обновления конвейера машинного обучения. Используйте инструменты CI/CD, такие как Jenkins, GitLab CI/CD или AWS CodePipeline, для автоматизации тестирования, контроля версий и развертывания компонентов конвейера.
  10. Масштабируемость и оптимизация затрат. Оптимизируйте свое облачное развертывание для обеспечения масштабируемости и экономической эффективности. Настройте политики автоматического масштабирования для динамической настройки вычислительных ресурсов в зависимости от требований рабочей нагрузки. Используйте облачные сервисы, такие как AWS Lambda, Azure Functions или Google Cloud Functions, для бессерверного выполнения и оптимизации затрат.
  11. Документация и обслуживание. Документируйте процесс развертывания, настройку инфраструктуры и сведения о конфигурации для дальнейшего использования и обмена знаниями. Регулярно проверяйте и обновляйте свое развертывание, добавляя новые функции, устраняя уязвимости в системе безопасности и оптимизируя использование ресурсов.

6. Общение и сотрудничество

Как правило, последним шагом в промышленном проекте по науке о данных является передача результатов и информации, полученной из данных, заинтересованным сторонам и бизнес-группе, а также сотрудничество с другими командами для обеспечения успешной реализации проекта.

Что касается личных проектов, вы можете сообщить о своих результатах своей сети, опубликовав свой проект и свои идеи в профессиональных социальных сетях, таких как LinkedIn, Twitter, Medium, Kaggle и GitHub.

Чтобы представить свой проект профессионально и дружелюбно, существует множество инструментов, которые можно использовать для размещения ваших проектов. Лично я предпочитаю использовать datascienceportfol.io. Инструмент datascienceportfol.io поднимет представление вашего портфолио по науке о данных на новый уровень. Вы можете использовать его для создания собственного веб-сайта портфолио бесплатно, чтобы продемонстрировать свои проекты в удобном для рекрутеров виде.

В дополнение к этому вы получите персонализированный URL-адрес, которым вы можете легко поделиться; у вас будут все ваши проекты в одном месте, независимо от того, где они размещены (GitHub, Kaggle, Jupyter и т. д.). Наконец, у вас будет красивый дизайн, который выглядит аккуратно и удобно как на ПК, так и на мобильных устройствах.

Продемонстрируйте свои проекты по науке о данных с помощью datascienceportfol.io

Использовать этот инструмент довольно просто:

  • Во-первых, вам нужно будет создать бесплатную учетную запись
  • Во-вторых, вы можете добавить свои личные данные и социальные ссылки.
  • В-третьих, вы создадите страницы для каждого проекта и добавите все детали проекта.
  • Наконец, вы добавите свой опыт и образование

Окончательный вывод будет выглядеть так:

Мое портфолио по науке о данных было создано с использованием datascienceportfol.io

У вас также будет персональный домен, похожий на этот, https://www.datascienceportfol.io/YoussefHosni, которым вы сможете поделиться в социальных сетях и резюме. Вы также можете получить вдохновение для своего следующего проекта, просмотрев по темам все проекты, добавленные сообществом здесь.