 Nommez cinq aspects d'un processus de science des données
Les cinq aspects d'un processus de science des données sont : (1) la collecte et l'exploration de données ; (2) traitement et nettoyage des données ; (3) ingénierie des fonctionnalités ; (4) modélisation des données ; et (5) évaluation et déploiement. La collecte et l'exploration des données impliquent la collecte et l'exploration des données pour en acquérir une compréhension. Le traitement et le nettoyage des données impliquent de nettoyer les données et de les préparer pour l'ingénierie et la modélisation des fonctionnalités. L'ingénierie des fonctionnalités nécessite l'ingénierie des fonctionnalités pertinentes à partir des données, ainsi que leur transformation pour faciliter le processus de modélisation des données. La modélisation des données consiste en une variété de méthodes telles que des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé, des algorithmes d'apprentissage non supervisé et des algorithmes d'apprentissage en profondeur afin de créer des modèles prédictifs. Enfin, l'évaluation et le déploiement impliquent de tester et d'évaluer les modèles, ainsi que de les déployer dans un environnement de production.