En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Navngi fem aspekter ved en data science-prosess [/INST] De fem aspektene ved en data science-prosess er: (1) datainnsamling og utforskning; (2) data prosessering og rensing; (3) funksjonsutvikling; (4) data modellering; og (5) evaluering og implementering. Datainnsamling og utforskning innebærer å samle inn og utforske data for å få en forståelse av det. Data prosessering og rensing innebærer å rense dataene og forberede dem for funksjonsutvikling og modellering. Funksjonsutvikling krever å utvikle relevante funksjoner fra dataene, samt å transformere dem for å lette data modelleringsprosessen. Data modellering består av en rekke metoder som overvåket maskinlæring algoritmer, usupervisert læring algoritmer, og dyp læring algoritmer for å skape prediktive modeller. Til slutt, evaluering og implementering innebærer å teste og evaluere modellene, samt å implementere dem i et produksjonsmiljø.