5 bonnes pratiques pour réussir votre projet de science des données

Uber utilise la science des données pour optimiser les prix.

AirBnB protège ses clients de la fraude grâce à la science des données.

Vous accédez à “Netflix and Chill” car son moteur de recommandation suggère des films et des émissions qui vous ressemblent le plus – il leur permet d’économiser plus d’un milliard de dollars chaque année.

Pourquoi Spotify domine-t-il le cœur des mélomanes ? Vous devez remercier les analystes de données pour cela. Ce sont eux qui vous suggèrent les chansons qui pourraient vous plaire ou les artistes avec qui vous êtes le plus susceptible de vibrer.

La science des données déplace certaines des plus grandes entreprises du monde, et leurs opérations s’arrêteraient s’il n’y avait pas de technologie comme la première. Ce serait une parodie de ne pas y investir, surtout en ces temps. Les entreprises veulent avoir une longueur d’avance, et la science des données est une technologie qui peut faire des merveilles.

Examinons cinq bonnes pratiques à suivre si vous voulez réussir votre projet de science des données :

1. Avoir une compréhension claire de l’exigence métier :

Cela va sans dire. Un document d’exigences à moitié cuit signifiera un désastre. Les scientifiques des données ne peuvent pas saisir des données aléatoires, exécuter des modèles et obtenir des résultats. La première chose sur laquelle tout le monde devrait être clair est le cas d’utilisation d’un modèle particulier.

“Quel est le problème commercial qui est en train d’être résolu ?”

La réponse à cette question simple ainsi qu’aux questions suivantes basées sur celle-ci vous aidera à vous familiariser avec l’exigence métier.

Les scientifiques des données doivent être en mesure de comprendre clairement le problème du client ou de l’entreprise, car cela les aidera à déterminer les ensembles de données pouvant être utilisés pour créer les modèles. Ils doivent posséder une compréhension à 360 degrés de l’entreprise. De la compréhension du marché sur lequel ils opèrent à la compréhension de la manière dont le produit aide les clients et de la manière dont il a été conçu, chaque élément d’information est nécessaire.

2. Sélectionnez les outils et KPI appropriés pour le projet :

Vous aurez besoin d’outils pour la modélisation visuelle et le codage. Les data scientists expérimentés peuvent préférer travailler dans des langages tels que Python. Tout d’abord, vous devez décider du type d’infrastructure que vous souhaitez.

Outils de Business Intelligence, consoles SQL, MATLAB , Python, R et RStudio, BigML, Jupyter, Apache Spark et SAS. Il y en a beaucoup plus. Le bon ensemble d’outils doit être choisi après des délibérations avec chaque data scientist de l’équipe.

De quel type de puissance de calcul aurez-vous besoin ? La réponse à cette question vous donnera également des idées sur ce qui est nécessaire pour la réussite du projet.

Le succès de votre projet ne peut être mesuré et amélioré que si vous définissez des KPI. N’optez pas pour des KPI qui n’ont rien à voir avec vos objectifs commerciaux. Lorsque les scientifiques des données partagent des métriques de science des données avec la direction, il est impératif qu’ils traduisent également ces résultats en métriques commerciales. Le type d’impact que le projet de science des données a eu sur les résultats, les niveaux de service client, etc., doit être communiqué correctement.

3. MLOps :

Il est né à l’intersection de l’ingénierie des données, de l’apprentissage automatique et du DevOps. MLOps est un ensemble de pratiques utilisées pour la communication et la collaboration entre les data scientists et les autres parties prenantes. Lorsque vous appliquez ces pratiques, cela augmentera la qualité et facilitera le processus de gestion. Il automatise même le déploiement de modèles ML et Deep Learning avec les besoins de l’entreprise et aide à respecter les exigences réglementaires.

MLOps s’applique à l’ensemble du cycle de vie, à partir de la collecte de données, du cycle de vie du développement logiciel, de la livraison continue, du déploiement, des diagnostics, de la gouvernance et des KPI. MLOps sert de ligne directrice aux entreprises pour atteindre leurs objectifs commerciaux, quel que soit le type de contraintes auxquelles elles sont confrontées, qu’il s’agisse d’un petit budget, de moins de ressources ou de données confidentielles.

MLOps vous aide à réduire le gaspillage, fait beaucoup d’automatisation et produit de meilleures informations grâce à l’apprentissage automatique. Il place l’intérêt commercial au cœur de vos opérations de ML. Grâce aux repères qu’il établit, les data scientists travaillent de manière organisée et obtiennent d’excellents résultats.

4. Faites attention aux données erronées :

Des tonnes de données sont stockées dans les systèmes des organisations depuis des années. La plupart d’entre eux n’ont jamais été utilisés pour aucun type d’analyse et sont très probablement erronés. Ces données sont de différents types – données mal saisies, opérations manuelles sur les données, données manquantes. Bien qu’il existe des moyens de nettoyer les données, cela peut prendre beaucoup de temps.

Avoir des données erronées peut affecter négativement les résultats que vous attendez de l’ensemble de l’exercice. Les scientifiques des données doivent informer l’entreprise/le client de la présence de données erronées, surtout si elles sont en grand nombre et peuvent faire dérailler le projet.

La meilleure chose que vous puissiez faire ici est de commencer à travailler avec un jeu de données propre et dépourvu d’erreurs. Pour y parvenir, il est impératif que l’entreprise vérifie régulièrement les données et les nettoie.

Un aspect crucial des données dont vous devez être conscient concerne la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données. Vous devez en être conscient dès le début du projet de science des données.

5. Continuez à itérer :

Une fois le modèle construit, cela ne s’arrête pas là. L’apprentissage automatique doit être constamment amélioré. En fait, sur une période, les modèles auront tendance à perdre de leur éclat à moins qu’il y ait des itérations et que de nouvelles données soient introduites dans le système.

Pour que votre modèle soit précis et fonctionne comme prévu, vous devez retravailler le modèle en fonction des besoins de l’entreprise et des attentes des clients. Il est certain que le paysage commercial va changer et que vous devez apporter des modifications au modèle ML pour en obtenir les résultats idéaux.

Il est impératif que vous continuiez à surveiller l’efficacité de l’algorithme ML. Lorsque les performances chutent en dessous des critères de référence que vous avez définis ou d’un point en dessous duquel vous n’obtiendrez pas de résultats optimaux, vous devez opter pour une itération. Pour créer des modèles efficaces, les scientifiques des données doivent à nouveau camper ensemble, comprendre à nouveau les besoins de l’entreprise et travailler sur le modèle.

Conclusion:

Les projets de science des données ne se vantent pas d’un taux de réussite élevé. Il y a beaucoup de variables qui devraient tomber en place pour qu’il obtienne des résultats. Pour que votre projet de science des données soit complet, vous devez constamment évaluer, réévaluer et continuer à vous améliorer. Si vous suivez systématiquement certaines des meilleures pratiques que nous avons décrites ici, vous êtes plus susceptible de garantir le succès de votre projet de science des données.

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