localizeflow[bot]
c945bd6341
|
1 month ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 1 month ago | |
| assignment.md | 1 month ago | |
| notebook.ipynb | 1 month ago | |
README.md
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಜೀವನಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯ
 |
|---|
| ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಜೀವನಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯ - @nitya ಅವರಿಂದ ಸ್ಕೆಚ್ ನೋಟ್ |
ಪೂರ್ವ-ಲೇಕ್ಚರ್ ಕ್ವಿಜ್
ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಹುಶಃ ತಿಳಿದುಕೊಂಡಿರಬಹುದು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು 5 ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು:
- ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು
- ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು
- ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- ಸಂವಹನ
- ನಿರ್ವಹಣೆ
ಈ ಪಾಠವು ಜೀವನಚಕ್ರದ 3 ಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ: ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ.
ಚಿತ್ರ: ಬರ್ಕ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಶಾಲೆ
ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು
ಜೀವನಚಕ್ರದ ಮೊದಲ ಹಂತ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಎರಡು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟಿನ ಗುರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಆಳವಾದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಮೊದಲು, ನಾವು ಪರಿಹಾರ ಬೇಕಾದವರನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಪಡೆಯಬೇಕು. ಇವರು ವ್ಯವಹಾರದ ಹಿತಾಸಕ್ತಿದಾರರು ಅಥವಾ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟಿನ ಪ್ರಾಯೋಜಕರು ಆಗಿರಬಹುದು, ಅವರು ಯಾರು ಅಥವಾ ಏನು ಈ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟಿನಿಂದ ಲಾಭ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೋ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಇದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ಗುರಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಕೇಳಬಹುದಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು:
- ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ಎದುರಿಸಲಾಗಿದೆ? ಏನು ಕಂಡುಬಂದಿತು?
- ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಅರ್ಥವಾಗಿದೆಯೇ?
- ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಇದೆಯೇ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು?
- ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಯಾವುವು?
- ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶ ಹೇಗಿರಬಹುದು?
- ಎಷ್ಟು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು (ಸಮಯ, ಜನರು, ಗಣನೀಯ) ಲಭ್ಯವಿವೆ?
ಮುಂದೆ, ಈ ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ನಂತರ ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು. ಈ ಪಡೆಯುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು. ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪಡೆದಿರುವುದು ಬಯಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದೇ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸಲು.
ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಕೇಳಬಹುದಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು:
- ನನಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ಯಾವ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿದೆ?
- ಈ ಡೇಟಾ ಯಾರು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ?
- ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಂಬಂಧಿ ಚಿಂತೆಗಳೇನು?
- ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನನಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಇದೆಯೇ?
- ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ತಕ್ಕಮಟ್ಟದಲ್ಲಿದೆಯೇ?
- ಈ ಡೇಟಾದ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿ ಕಂಡುಬಂದರೆ, ಗುರಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅಥವಾ ಮರುನಿರ್ಧರಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕೇ?
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು
ಜೀವನಚಕ್ರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಹಂತವು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಮಾನವನಿಗೆ ಇದು ಕಷ್ಟಕರ ಕೆಲಸವಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ (machine learning) ಸಂಧಿಸುತ್ತವೆ. ಮೊದಲ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಲಿತಂತೆ, ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಚರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ML for Beginners ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಅವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಯಲು ಕೆಳಗಿನ ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:
- ವರ್ಗೀಕರಣ: ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸುವುದು, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು.
- ಗುಚ್ಛೀಕರಣ: ಸಮಾನ ಗುಚ್ಛಗಳಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಚ್ಛೀಕರಿಸುವುದು.
- ಪ್ರತಿಗಮನ: ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡಲು ಚರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು.
ನಿರ್ವಹಣೆ
ಜೀವನಚಕ್ರದ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಗಮನಿಸಿದ್ದೀರಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದರ ನಡುವೆ ಇದೆ. ನಿರ್ವಹಣೆ ಒಂದು ನಿರಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದರಲ್ಲಿಯೂ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ
ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಎಂಬ ವಿಚಾರಗಳು ಅದರ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತವೆ. ಇಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಒಬ್ಬನೇ ಮಾಡುವುದು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾ ಜೊತೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಬಹುದು.
ಇವು ಕೆಲವು ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಂಶಗಳು, ಅವು ಈ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತವೆ:
ಆನ್ ಪ್ರೆಮೈಸ್ vs ಆಫ್ ಪ್ರೆಮೈಸ್ vs ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಥವಾ ಖಾಸಗಿ ಕ್ಲೌಡ್
ಆನ್ ಪ್ರೆಮೈಸ್ ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಉಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಹಾರ್ಡ್ ಡ್ರೈವ್ಗಳಿರುವ ಸರ್ವರ್ ಹೊಂದಿರುವುದು, ಆದರೆ ಆಫ್ ಪ್ರೆಮೈಸ್ ಎಂದರೆ ನೀವು ಹೊಂದಿಲ್ಲದ ಉಪಕರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕ್ಲೌಡ್ ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಎಂದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಬಳಸುವ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಒಕ್ಕೂಟದ ಮೂಲಭೂತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ. ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಭದ್ರತಾ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಡೇಟಾ ಹೋಸ್ಟ್ ಆಗಿರುವ ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರವೇಶ ಹೊಂದಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತಮ್ಮದೇ ಖಾಸಗಿ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ನೀವು ನಂತರದ ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿಯುತ್ತೀರಿ.
ತಣಿತ ಡೇಟಾ vs ಬಿಸಿ ಡೇಟಾ
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತುಗೊಳಿಸುವಾಗ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯಿಂದ ತೃಪ್ತರಾಗಿದ್ದರೆ, ಇನ್ನಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬರುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿ ತನ್ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸೇವೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿಯೂ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ವೆಚ್ಚವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಬಳಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು (ತಣಿತ ಡೇಟಾ) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಬಿಸಿ ಡೇಟಾ) ವಿಭಜಿಸುವುದು, ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸೇವೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಬಹುದು. ತಣಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಾಗ, ಬಿಸಿ ಡೇಟಾ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ
ನೀವು ಡೇಟಾ ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಕೆಲವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು. ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಬಂದಾಗ, ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸತತತೆ ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಲು ಅದೇ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಕೆಲವು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟುಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ, ನಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂತಿಮ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು. Azure Data Factory ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ.
ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ
ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಗುರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಡೇಟಾ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವವರು ಏನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರುವುದು. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಡುವುದು, ಅದಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶ ಹೊಂದಬೇಕಾದವರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವುದು, ಸ್ಥಳೀಯ ಕಾನೂನುಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ನೈತಿಕತೆ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ತಂಡ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳು:
- ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆಗಿರುವುದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು
- ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಅವರ ಡೇಟಾ ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುವುದು
- ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಬಿಟ್ಟುಹೋಗಿದವರಿಂದ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು
- ಕೆಲವು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಸದಸ್ಯರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಡೇಟಾ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು
🚀 ಸವಾಲು
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಜೀವನಚಕ್ರದ ಅನೇಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಇವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು ವಿಭಿನ್ನ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ಹಂತಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಆದರೆ ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೇ ಇರುತ್ತವೆ.
ಟೀಮ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಜೀವನಚಕ್ರ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್-ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಫಾರ್ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ಎರಡರ ನಡುವೆ 3 ಸಾಮ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಭೇದಗಳನ್ನು ಹೆಸರಿಸಿ.
| ಟೀಮ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (TDSP) | ಕ್ರಾಸ್-ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಫಾರ್ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ (CRISP-DM) |
|---|---|
 |
 |
| ಚಿತ್ರ: Microsoft | ಚಿತ್ರ: ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಲಯನ್ಸ್ |
ಪೋಸ್ಟ್-ಲೇಕ್ಚರ್ ಕ್ವಿಜ್
ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಅಧ್ಯಯನ
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಹಲವಾರು ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಕೆಲವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಟೀಮ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕೆಲವು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅವು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಯಾರಿಗೆ ಯಾವ ರೀತಿಯ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.
- ಟೀಮ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು
- ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ಅನ್ವೇಷಣೆ, ಮಾದರೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ
ನಿಯೋಜನೆ
ಅಸ್ವೀಕಾರ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.