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# 数据科学生命周期简介
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| ](../../sketchnotes/14-DataScience-Lifecycle.png)|
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| 数据科学生命周期简介 - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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## [课前测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/26)
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到目前为止，你可能已经意识到数据科学是一个过程。这个过程可以分为五个阶段：
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- 数据捕获
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- 数据处理
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- 数据分析
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- 数据沟通
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- 数据维护
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本课程重点讲解生命周期中的三个部分：数据捕获、数据处理和数据维护。
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> 图片来源：[伯克利信息学院](https://ischoolonline.berkeley.edu/data-science/what-is-data-science/)
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## 数据捕获
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生命周期的第一阶段非常重要，因为后续阶段都依赖于它。实际上，这个阶段可以看作是两个阶段的结合：获取数据以及定义需要解决的目标和问题。
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定义项目目标需要深入了解问题或问题背景。首先，我们需要识别并获取那些需要解决问题的人。这些可能是企业的利益相关者或项目的赞助者，他们可以帮助确定谁或什么会从项目中受益，以及他们需要什么和为什么需要它。一个明确的目标应该是可衡量和量化的，以定义可接受的结果。
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数据科学家可能会问的问题：
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- 这个问题以前是否被研究过？发现了什么？
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- 所有相关人员是否都理解目标和目的？
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- 是否存在模糊性？如何减少模糊性？
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- 有哪些约束条件？
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- 最终结果可能是什么样子？
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- 有多少资源（时间、人力、计算能力）可用？
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接下来是识别、收集并最终探索实现这些目标所需的数据。在数据获取的这一步，数据科学家还需要评估数据的数量和质量。这需要一些数据探索，以确认所获取的数据是否能够支持实现预期结果。
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数据科学家可能会问关于数据的问题：
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- 我已经拥有了哪些数据？
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- 谁拥有这些数据？
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- 有哪些隐私问题？
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- 我是否有足够的数据来解决这个问题？
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- 数据的质量是否适合解决这个问题？
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- 如果通过这些数据发现了额外的信息，我们是否应该考虑改变或重新定义目标？
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## 数据处理
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生命周期的处理阶段专注于发现数据中的模式以及建模。一些处理阶段使用的技术需要统计方法来揭示模式。通常，对于一个大型数据集来说，这将是一个繁琐的任务，因此需要依赖计算机来加速处理过程。在这个阶段，数据科学和机器学习会交叉。正如你在第一课中学到的，机器学习是构建模型以理解数据的过程。模型是数据中变量之间关系的表示，帮助预测结果。
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此阶段常用的技术在《机器学习初学者》课程中有详细介绍。点击以下链接了解更多：
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- [分类](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/4-Classification)：将数据组织到类别中以提高使用效率。
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- [聚类](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/5-Clustering)：将数据分组到相似的群组中。
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- [回归](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/2-Regression)：确定变量之间的关系以预测或预估值。
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## 数据维护
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在生命周期图示中，你可能注意到维护位于数据捕获和数据处理之间。维护是一个持续的过程，贯穿项目的整个过程，涉及数据的管理、存储和安全性。
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### 数据存储
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数据存储的方式和位置会影响存储成本以及数据访问的性能。这些决策通常不会由数据科学家单独做出，但他们可能需要根据数据存储方式选择如何处理数据。
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以下是现代数据存储系统的一些方面，这些方面可能会影响决策：
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**本地存储 vs 外部存储 vs 公有云或私有云**
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本地存储指的是使用自己的设备管理数据，例如拥有一个存储数据的服务器，而外部存储依赖于你不拥有的设备，例如数据中心。公有云是存储数据的流行选择，它不需要了解数据具体存储的位置或方式，公有指的是所有使用云服务的人共享统一的基础设施。一些组织有严格的安全政策，要求完全访问存储数据的设备，因此会选择提供自身云服务的私有云。在[后续课程](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/5-Data-Science-In-Cloud)中，你将学习更多关于云中的数据。
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**冷数据 vs 热数据**
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在训练模型时，你可能需要更多的训练数据。如果你对模型满意，更多的数据会到来以支持模型的用途。无论如何，随着数据的积累，存储和访问数据的成本都会增加。将很少使用的冷数据与频繁访问的热数据分离，可以通过硬件或软件服务实现更便宜的数据存储选项。如果需要访问冷数据，可能会比热数据的检索时间稍长。
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### 数据管理
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在处理数据时，你可能会发现一些数据需要使用[数据准备](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/2-Working-With-Data/08-data-preparation)课程中介绍的技术进行清理，以构建准确的模型。当新数据到来时，也需要应用相同的技术以保持质量的一致性。一些项目会使用自动化工具进行清理、聚合和压缩，然后将数据移动到最终位置。Azure Data Factory 就是这些工具的一个例子。
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### 数据安全
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数据安全的主要目标之一是确保数据的收集和使用在控制范围内。保持数据安全包括限制只有需要的人才能访问数据，遵守当地法律法规，以及维护伦理标准，这些内容在[伦理课程](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/1-Introduction/02-ethics)中有介绍。
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团队可能会采取以下措施以确保数据安全：
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- 确保所有数据都已加密
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- 向客户提供关于数据使用方式的信息
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- 移除已离开项目人员的数据访问权限
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- 仅允许特定项目成员修改数据
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## 🚀 挑战
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数据科学生命周期有许多版本，每个版本的步骤可能有不同的名称和阶段数量，但包含的过程与本课程中提到的相同。
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探索[团队数据科学过程生命周期](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-science-process/lifecycle)和[跨行业数据挖掘标准过程](https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/)。列举两者的三个相似点和不同点。
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|团队数据科学过程 (TDSP)|跨行业数据挖掘标准过程 (CRISP-DM)|
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| 图片来源：[Microsoft](https://docs.microsoft.comazure/architecture/data-science-process/lifecycle) | 图片来源：[数据科学过程联盟](https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/) |
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## [课后测验](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/27)
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## 复习与自学
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应用数据科学生命周期涉及多个角色和任务，其中一些可能专注于每个阶段的特定部分。团队数据科学过程提供了一些资源，解释了项目中可能涉及的角色和任务类型。
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* [团队数据科学过程中的角色和任务](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-science-process/roles-tasks)
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* [执行数据科学任务：探索、建模和部署](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-science-process/execute-data-science-tasks)
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## 作业
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[评估数据集](assignment.md)
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**免责声明**：
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