Criar um projeto de Ciência de Dados (Data Science) requer uma combinação de estratégia e habilidades. E os Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning devem tomar medidas meticulosas para garantir uma implantação bem-sucedida.

Cerca de 87% dos projetos de Data Science nunca chegam à implantação. Uma pesquisa do KDnuggets também confirmou que cerca de 80% dos projetos param antes da implantação, o que é normal pois muitas vezes o objetivo não é implantar o resultado do projeto mas, entregar um relatório, gráfico ou mesmo um arquivo csv com as previsões de um modelo ou resultado de uma análise. Há ainda a grande carência de profissionais qualificados em Data Science, o que limita as possibilidades da empresa ao trabalhar em projetos de Data Science.

Considerando isso, você precisa ter certeza de que está adotando a abordagem correta para implantar um projeto de Data Science que realiza uma análise de dados eficaz para inteligência de negócios. Este guia fornecerá informações importantes sobre as etapas que você pode seguir para gerenciar com sucesso projetos de Data Science.

Boa leitura.

Benefícios dos Projetos de Data Science

A Ciência de Dados desempenha um papel fundamental para ajudar as empresas a tomar decisões e otimizar suas operações. Com projetos de Ciência de Dados, as empresas podem aproveitar as tecnologias de aprendizado de máquina (ML – Machine Learning) e inteligência artificial (IA) para interpretar dados e realizar uma análise abrangente para fazer previsões quase precisas. É uma das muitas estratégias que as empresas podem usar para crescer e ganhar vantagem sobre seus concorrentes.

Aqui estão alguns dos benefícios dos projetos de Ciência de Dados:

Fornecer Melhores Previsões

As empresas podem usar a Ciência de Dados para estruturar dados e realizar análises preditivas. As empresas podem usar a tecnologia de ML e IA para estudar e analisar dados para fazer previsões que podem facilitar o crescimento e aproveitar as oportunidades. Com projetos de Ciência de Dados, a empresa pode tomar decisões informadas que podem garantir o futuro da empresa.

Aproveitar as Integrações em Tempo Real

Os projetos de Ciência de Dados permitem que as empresas estudem várias fontes de dados relacionadas ao seu setor. Eles também permitem que as empresas formulem Dashboards automatizados para explorar os dados em uma abordagem de integração em tempo real.

Melhorar a Segurança dos Dados

A Ciência de Dados também pode ser usada para melhorar a segurança. Por exemplo, as empresas podem implementar modelos baseados na prevenção de fraudes. Isso pode ajudar a proteger os dados de clientes, o que aumenta a confiabilidade na empresa. Além disso, os projetos de Ciência de Dados também podem ser usados ​​para avaliar os padrões repetitivos de segurança da empresa para identificar falhas de arquitetura, que você pode corrigir antes que sejam comprometidas.

Como Implantar Projetos de Data Science?

Vários elementos de um projeto de Ciência de Dados precisam de colaboração coesa para garantir uma implantação bem-sucedida. Para conectar os componentes coletivamente, você precisa criar uma abordagem responsiva para o processo de desenvolvimento e implantação. Vamos explorar maneiras de garantir resultados positivos de projetos de Ciência de Dados. Consideramos neste guia que o objetivo do projeto seja entregar um modelo de Machine Learning.

Criar um Modelo de Referência

A etapa principal para garantir uma implantação bem-sucedida é construir um modelo de base para o projeto. Um modelo de referência é projetado para produzir o mesmo resultado que o projeto concluído. Por exemplo, se o objetivo do projeto é implementar a automação de marketing empresarial, o modelo de benchmark deve fornecer o mesmo resultado que as metas estabelecidas para o projeto. No entanto, esse modelo é elaborado antes de concluir o processo de desenvolvimento, usando dados aleatórios.

Ao definir uma referência, você pode definir metas para futuras iterações. Essencialmente, as equipes podem comparar os resultados dos novos desenvolvimentos com o benchmark definido e identificar as lacunas entre as metas estabelecidas e os resultados do projeto. As equipes podem descobrir os dados e soluções mais úteis com essas informações.

Criar um Protótipo

Protótipos referem-se a modelos de referência do projeto final que recebem e retornam a mesma entrada e saída do modelo concluído. No entanto, os protótipos são construídos com base no modelo de benchmark.

Para proteger o processo de implantação, você precisa incorporar o protótipo para atender aos objetivos definidos. As equipes de Ciência de Dados podem praticar várias tarefas simultaneamente criando um protótipo. Por exemplo, os Cientistas de Dados podem otimizar o modelo, enquanto a equipe de implementação pode resolver os meandros da integração do modelo e outros projetos de negócios.

No entanto, é importante notar que a eficácia de um protótipo depende inteiramente de sua semelhança com o modelo final. Portanto, é imperativo reunir uma compreensão abrangente dos dados e seu formato de resultado do projeto antes de desenvolver o protótipo. Por isso, as equipes precisam ter informações detalhadas sobre os objetivos do modelo.

Organizar Dados

Antes de implantar o projeto de ciência de dados, você precisa certificar-se de que os dados coletados estão organizados de forma eficiente. Este estágio é o mais demorado, pois você precisa examinar montes de dados, formatá-los e procurar informações ausentes. Nesse estágio, você também deve procurar ativamente quaisquer incongruências ou recorrências nos dados para garantir que eles possam ser integrados ao modelo. As equipes podem usar diferentes métricas de desempenho de banco de dados para filtrar dados relevantes rapidamente. Aqui normalmente requer o trabalho de um Engenheiro de Dados.

Implementar Modelagem de Dados

A modelagem de dados é fundamental para o projeto de Data Science. Este estágio exige a escrita, execução e refinamento de programas, que são então usados ​​para analisar e coletar informações comerciais importantes dos dados. A modelagem de dados pode ser realizada em várias ferramentas comerciais e de código aberto. Por exemplo, as equipes podem usar R, Python, SAS, IBM SPSS, entre outros, para criar modelos estatísticos. Durante esse estágio, as equipes também podem implementar diferentes abordagens de aprendizado de máquina para os dados para resolver os problemas individuais que o projeto se dedica a resolver.

Avaliar o Modelo

A próxima etapa é avaliar a eficácia. Você pode aplicar diferentes técnicas para avaliar o projeto de aprendizado de máquina e ciência de dados. Essencialmente, você pode encontrar contrastes nos projetos desenvolvidos e implantar o modelo que oferece o melhor resultado. As equipes podem aproveitar várias abordagens de comparação, como AUC (área sob a curva), matriz de confusão, erro quadrático médio, entre outros.

Implantar o Modelo

Depois que as equipes avaliarem os modelos e escolherem o melhor, é possível avançar com o teste do modelo usando novos dados. Se o modelo do projeto de Data Science cumprir seus objetivos durante a fase de teste, você poderá implantá-lo no ambiente de produção.

Monitorar o Desempenho do Modelo ao Vivo

Mesmo após a implantação do modelo, o trabalho ainda não está concluído. As equipes de Data Science devem avaliar o desempenho do modelo no ambiente de produção e implementar as alterações necessárias para garantir o funcionamento ideal. Nesse estágio, as equipes podem observar o desempenho do modelo, avaliar as falhas e deficiências em seu estado ativo e avaliar e comparar o desempenho de quaisquer novos modelos que forneçam a mesma função. Isso ajudará a fazer aprimoramentos para atualizar o projeto.

Conclusão

A crescente era digital forneceu a organizações e empresas uma grande quantidade de dados para otimizar as operações em todos os setores. Os dados são coletados, organizados, analisados ​​e usados ​​por meio da tecnologia de Ciência de Dados, que ajuda as empresas a tomar decisões melhores para crescer e expandir seus serviços.

No entanto, os projetos de Ciência de Dados precisam ser implantados adequadamente para usar os dados de maneira eficaz. As equipes de Data Science podem certificar a implantação bem-sucedida criando modelos e protótipos de referência, filtrando dados, implementando modelagem de dados e avaliando, implantando e monitorando constantemente o modelo ativo para garantir os melhores resultados.

Equipe DSA

Referências:

Preparação Para Carreira de Cientista de Dados

Deploy de Modelos de Machine Learning

How to Successfully Deploy Data Science Projects