I cinque aspetti di un processo di data science sono: (1) raccolta ed esplorazione dei dati; (2) elaborazione e pulizia dei dati; (3) ingegneria delle caratteristiche; (4) modellazione dei dati; e (5) valutazione e diffusione. La raccolta e l'esplorazione dei dati implicano la raccolta e l'esplorazione dei dati per comprenderli. L'elaborazione e la pulizia dei dati implicano la pulizia dei dati e la loro preparazione per l'ingegnerizzazione e la modellazione delle caratteristiche. L'ingegnerizzazione delle funzionalità richiede l'ingegnerizzazione di funzionalità rilevanti dai dati, nonché la loro trasformazione per facilitare il processo di modellazione dei dati. La modellazione dei dati consiste in una varietà di metodi come algoritmi di apprendimento automatico supervisionato, algoritmi di apprendimento non supervisionato e algoritmi di apprendimento profondo per creare modelli predittivi. Infine, la valutazione e la distribuzione implicano il test e la valutazione dei modelli, nonché la loro distribuzione in un ambiente di produzione.
Elenca cinque aspetti di un processo di data science