21 KiB
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਚੇ
| ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਰਚੇ - @nitya ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸਕੈਚਨੋਟ |
ਪ੍ਰੀ-ਲੈਕਚਰ ਕਵਿਜ਼
ਇਸ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋ ਗਿਆ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ 5 ਚਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ
- ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਸੰਚਾਰ
- ਰੱਖ-ਰਖਾਵ
ਇਹ ਪਾਠ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦੇ 3 ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ।
ਬਰਕਲੇ ਸਕੂਲ ਆਫ ਇਨਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਫੋਟੋ
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ
ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਚਰਨ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਗਲੇ ਚਰਨ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦੋ ਚਰਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ: ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਸ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਲਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮੱਸਿਆ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਦੇ ਗਹਿਰੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸਪਾਂਸਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੋਂ ਕੌਣ ਜਾਂ ਕੀ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਕਿਉਂ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਲਕਸ਼ ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਤੇ ਗਣਨਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਪੂਛ ਸਕਦੇ ਹਨ:
- ਕੀ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ? ਕੀ ਪਤਾ ਲੱਗਾ?
- ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਲਕਸ਼ ਸਾਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝੇ ਗਏ ਹਨ?
- ਕੀ ਕੋਈ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
- ਰੋਕਾਵਟਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਅੰਤਮ ਨਤੀਜਾ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕਿੰਨੇ ਸਰੋਤ (ਸਮਾਂ, ਲੋਕ, ਗਣਨਾਤਮਕ) ਉਪਲਬਧ ਹਨ?
ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਸ ਡਾਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਜੋ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਲਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੇ ਕਦਮ 'ਤੇ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਤਾਂ ਕਿ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਜੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਉਹ ਚਾਹੇ ਨਤੀਜੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ।
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਡਾਟਾ ਬਾਰੇ ਪੂਛ ਸਕਦੇ ਹਨ:
- ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿਹੜਾ ਡਾਟਾ ਉਪਲਬਧ ਹੈ?
- ਇਸ ਡਾਟਾ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ?
- ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਕੀ ਹਨ?
- ਕੀ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਡਾਟਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਇਹ ਡਾਟਾ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਹੈ?
- ਜੇ ਮੈਂ ਇਸ ਡਾਟਾ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਲਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਜਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਚਰਨ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਚਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਾਂਖਿਕੀ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸੈਟ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖ ਲਈ ਬਹੁਤ ਥਕਾਵਟ ਭਰਿਆ ਕੰਮ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਚਰਨ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਜੁੜਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੇ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਿਆ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਚਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਚਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ML ਫਾਰ ਬਿਗਿਨਰਜ਼ ਕਰਿਕੁਲਮ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਲਿੰਕਾਂ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ:
- ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ: ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
- ਕਲਸਟਰਿੰਗ: ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ।
- ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ: ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਤਾਂ ਜੋ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਜਾਂ ਅਗਾਊ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਰੱਖ-ਰਖਾਵ
ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਥਿਤ ਹੈ। ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਇੱਕ ongoing ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ
ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੇ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਤਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ, ਪਰ ਉਹ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਚੋਣਾਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਪਹਲੂ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਚੋਣਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਆਨ-ਪ੍ਰੇਮਿਸ ਵਿਰੁੱਧ ਆਫ-ਪ੍ਰੇਮਿਸ ਵਿਰੁੱਧ ਪਬਲਿਕ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਲਾਉਡ
ਆਨ-ਪ੍ਰੇਮਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਆਪਣੇ ਸਾਜੋ-ਸਾਮਾਨ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਹੋਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਵਰ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੋਣਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਫ-ਪ੍ਰੇਮਿਸ ਉਹ ਸਾਜੋ-ਸਾਮਾਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ। ਪਬਲਿਕ ਕਲਾਉਡ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਚੋਣ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਕਿ ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੁਝ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੇ ਸਖ਼ਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੀਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸਾਜੋ-ਸਾਮਾਨ ਤਕ ਪੂਰੀ ਪਹੁੰਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਹੋਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੀਆਂ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਸਿੱਖੋਗੇ।
ਕੋਲਡ ਵਿਰੁੱਧ ਹਾਟ ਡਾਟਾ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਆਵੇਗਾ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਧੇਗੀ। ਕਦੇ-ਕਦੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਲਡ ਡਾਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹਾਟ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸਸਤਾ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿਕਲਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਕੋਲਡ ਡਾਟਾ ਤਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਹਾਟ ਡਾਟਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਰੀਟਰੀਵ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਥੋੜਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਉਹੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੰਪ੍ਰੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗੀ। Azure Data Factory ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟੂਲ ਦਾ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਡਾਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਲੋਕ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਸਥਾਨਕ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੈਤਿਕਤਾ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਟੀਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ:
- ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਇਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
- ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿਓ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਛੱਡ ਚੁੱਕੇ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਤਕ ਪਹੁੰਚ ਹਟਾਓ
- ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿਓ
🚀 ਚੁਣੌਤੀ
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦੇ ਕਈ ਵਰਜਨ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਕਦਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਾਮ ਅਤੇ ਚਰਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਉਲਲੇਖ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
Team Data Science Process lifecycle ਅਤੇ Cross-industry standard process for data mining ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ। ਦੋਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 3 ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖਤਾ ਦੇ ਨਾਮ ਦਿਓ।
| Team Data Science Process (TDSP) | Cross-industry standard process for data mining (CRISP-DM) |
|---|---|
 |
 |
| Microsoft ਦੁਆਰਾ ਚਿੱਤਰ | Data Science Process Alliance ਦੁਆਰਾ ਚਿੱਤਰ |
ਪੋਸਟ-ਲੈਕਚਰ ਕਵਿਜ਼
ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸਵੈ ਅਧਿਐਨ
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਹਰ ਚਰਨ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। Team Data Science Process ਕੁਝ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- Team Data Science Process roles and tasks
- ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਅੰਜਾਮ ਦਿਓ: ਖੋਜ, ਮਾਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ
ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ
ਅਸਵੀਕਰਤੀ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਯਤਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁੱਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਮੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।