Ciencia de datos ágil - Guía rápida

Ciencia de datos ágil - Introducción

La ciencia de datos ágil es un enfoque del uso de la ciencia de datos con metodología ágil para el desarrollo de aplicaciones web. Se centra en el resultado del proceso de ciencia de datos adecuado para efectuar cambios en una organización. La ciencia de datos incluye la creación de aplicaciones que describen el proceso de investigación con análisis, visualización interactiva y ahora también aprendizaje automático aplicado.

El objetivo principal de la ciencia de datos ágil es:

documentar y guiar el análisis explicativo de datos para descubrir y seguir la ruta crítica hacia un producto convincente.

La ciencia de datos ágil se organiza con el siguiente conjunto de principios:

Iteración continua

Este proceso implica una iteración continua con tablas de creación, gráficos, informes y predicciones. La construcción de modelos predictivos requerirá muchas iteraciones de ingeniería de características con extracción y producción de información.

Salida intermedia

Esta es la lista de seguimiento de salidas generadas. Incluso se dice que los experimentos fallidos también tienen salida. El seguimiento de la salida de cada iteración ayudará a crear una mejor salida en la próxima iteración.

Experimentos prototipo

Los experimentos de prototipo implican asignar tareas y generar resultados según los experimentos. En una tarea dada, debemos iterar para obtener información y estas iteraciones pueden explicarse mejor como experimentos.

Integración de datos

El ciclo de vida del desarrollo de software incluye diferentes fases con datos esenciales para:

  • clientes

  • desarrolladores, y

  • el negocio

La integración de datos allana el camino para mejores perspectivas y resultados.

Valor de datos de la pirámide

Valor de datos de la pirámide

El valor de la pirámide anterior describe las capas necesarias para el desarrollo de "Ciencia de datos ágil". Comienza con una colección de registros basada en los requisitos y la plomería de registros individuales. Los gráficos se crean después de limpiar y agregar datos. Los datos agregados se pueden usar para la visualización de datos. Los informes se generan con la estructura adecuada, metadatos y etiquetas de datos. La segunda capa de pirámide desde la parte superior incluye análisis de predicción. La capa de predicción es donde se crea más valor, pero ayuda a crear buenas predicciones que se centran en la ingeniería de características.

La capa superior implica acciones donde el valor de los datos se maneja de manera efectiva. La mejor ilustración de esta implementación es "Inteligencia Artificial".

Ciencia de datos ágil - Conceptos metodológicos

En este capítulo, nos centraremos en los conceptos del ciclo de vida de desarrollo de software llamado "ágil". La metodología de desarrollo de software ágil ayuda a construir un software a través de sesiones incrementales en iteraciones cortas de 1 a 4 semanas para que el desarrollo esté alineado con los requisitos comerciales cambiantes.

Hay 12 principios que describen la metodología Agile en detalle:

Satisfacción de los clientes

La máxima prioridad se otorga a los clientes que se centran en los requisitos a través de la entrega temprana y continua de software valioso.

Acogiendo con beneplácito los nuevos cambios

Los cambios son aceptables durante el desarrollo de software. Los procesos ágiles están diseñados para funcionar con el fin de igualar la ventaja competitiva del cliente.

Entrega

La entrega de un software en funcionamiento se entrega a los clientes en un lapso de una a cuatro semanas.

Colaboración

Los analistas de negocios, analistas de calidad y desarrolladores deben trabajar juntos durante todo el ciclo de vida del proyecto.

Motivación

Los proyectos deben diseñarse con un clan de individuos motivados. Proporciona un entorno para apoyar a los miembros individuales del equipo.

Conversación personal

La conversación cara a cara es el método más eficiente y efectivo para enviar información a un equipo de desarrollo y dentro de él.

Medir el progreso

Medir el progreso es la clave que ayuda a definir el progreso del proyecto y el desarrollo de software.

Mantener un ritmo constante.

El proceso ágil se centra en el desarrollo sostenible. La empresa, los desarrolladores y los usuarios deberían poder mantener un ritmo constante con el proyecto.

Supervisión

Es obligatorio mantener una atención regular a la excelencia técnica y al buen diseño para mejorar la funcionalidad ágil.

Sencillez

El proceso ágil mantiene todo simple y usa términos simples para medir el trabajo que no se completa.

Términos autoorganizados

Un equipo ágil debe ser autoorganizado y debe ser independiente con la mejor arquitectura; Los requisitos y diseños surgen de equipos autoorganizados.

Revisar el trabajo

Es importante revisar el trabajo a intervalos regulares para que el equipo pueda reflexionar sobre cómo progresa el trabajo. Revisar el módulo de manera oportuna mejorará el rendimiento.

Stand-up diario

El stand-up diario se refiere a la reunión de estado diaria entre los miembros del equipo. Proporciona actualizaciones relacionadas con el desarrollo de software. También se refiere a abordar los obstáculos del desarrollo del proyecto.

El stand-up diario es una práctica obligatoria, sin importar cómo se establezca un equipo ágil, independientemente de la ubicación de su oficina.

La lista de características de un stand-up diario es la siguiente:

  • La duración de la reunión diaria de pie debe ser de aproximadamente 15 minutos. No debe extenderse por más tiempo.

  • El stand-up debe incluir discusiones sobre la actualización de estado.

  • Los participantes de esta reunión generalmente se ponen de pie con la intención de terminar reuniéndose rápidamente.

Historia del usuario

Una historia suele ser un requisito, que se formula en pocas oraciones en un lenguaje simple y debe completarse dentro de una iteración. Una historia de usuario debe incluir las siguientes características:

  • Todo el código relacionado debe tener registros relacionados.

  • Los casos de prueba unitaria para la iteración especificada.

  • Se deben definir todos los casos de prueba de aceptación.

  • Aceptación del propietario del producto al definir la historia.

Modelo ágil de Scrum

¿Qué es el scrum?

Scrum puede considerarse como un subconjunto de metodología ágil. Es un proceso ligero e incluye las siguientes características:

  • Es un marco de proceso, que incluye un conjunto de prácticas que deben seguirse en orden consistente. La mejor ilustración de Scrum es seguir iteraciones o sprints.

  • Es un proceso "ligero", lo que significa que el proceso se mantiene lo más pequeño posible, para maximizar el rendimiento productivo en la duración especificada.

El proceso Scrum es conocido por su proceso distintivo en comparación con otras metodologías de enfoque ágil tradicional. Se divide en las siguientes tres categorías:

  • Roles

  • Artefactos

  • Cajas de tiempo

Los roles definen a los miembros del equipo y sus roles incluidos a lo largo del proceso. El Equipo Scrum consta de los siguientes tres roles:

  • Scrum Master

  • Dueño del producto

  • Equipo

Los artefactos Scrum proporcionan información clave que cada miembro debe tener en cuenta. La información incluye detalles del producto, actividades planificadas y actividades completadas. Los artefactos definidos en el marco de Scrum son los siguientes:

  • Pila de Producto

  • Backlog de Sprint

  • Cuadro de incendio

  • Incremento

Los cuadros de tiempo son las historias de usuario que se planifican para cada iteración. Estas historias de usuario ayudan a describir las características del producto que forman parte de los artefactos Scrum. La cartera de productos es una lista de historias de usuarios. Estas historias de usuarios se priorizan y se envían a las reuniones de usuarios para decidir cuál se debe abordar.

¿Por qué Scrum Master?

Scrum Master interactúa con cada miembro del equipo. Veamos ahora la interacción del Scrum Master con otros equipos y recursos.

Dueño del producto

Scrum Master interactúa con el propietario del producto de las siguientes maneras:

  • Encontrar técnicas para lograr una cartera de productos efectiva de historias de usuarios y administrarlas.

  • Ayudar al equipo a comprender las necesidades de los elementos de la cartera de pedidos de productos claros y concisos.

  • Planificación de productos con entorno específico.

  • Asegurarse de que el propietario del producto sepa cómo aumentar el valor del producto.

  • Facilitar los eventos de Scrum cuando sea necesario.

Equipo Scrum

El Scrum Master interactúa con el equipo de varias maneras:

  • Coaching de la organización en su adopción Scrum.

  • Planificación de implementaciones de Scrum para la organización específica.

  • Ayudar a los empleados y partes interesadas a comprender los requisitos y las fases del desarrollo del producto.

  • Trabajar con Scrum Masters de otros equipos para aumentar la efectividad de la aplicación de Scrum del equipo especificado.

Organización

El Scrum Master interactúa con la organización de varias maneras. Algunos se mencionan a continuación:

  • El equipo de coaching y scrum interactúa con la autoorganización e incluye una característica de funcionalidad cruzada.

  • Entrenando a la organización y a los equipos en aquellas áreas donde Scrum aún no se ha adoptado completamente o no se ha aceptado.

Beneficios de Scrum

Scrum ayuda a los clientes, miembros del equipo y partes interesadas a colaborar. Incluye un enfoque de tiempo y comentarios continuos del propietario del producto para garantizar que el producto esté en condiciones de funcionamiento. Scrum proporciona beneficios a los diferentes roles del proyecto.

Cliente

Los sprints o las iteraciones se consideran de menor duración y las historias de los usuarios se diseñan según la prioridad y se toman en cuenta en la planificación del sprint. Asegura que cada entrega de sprint, los requisitos del cliente se cumplan. Si no, los requisitos se anotan y se planifican y se toman para el sprint.

Organización

La organización con la ayuda de Scrum y los maestros de Scrum puede centrarse en los esfuerzos necesarios para el desarrollo de historias de usuarios, reduciendo así la sobrecarga de trabajo y evitando la repetición del trabajo, si corresponde. Esto también ayuda a mantener una mayor eficiencia del equipo de desarrollo y la satisfacción del cliente. Este enfoque también ayuda a aumentar el potencial del mercado.

Gerentes de producto

La responsabilidad principal de los gerentes de producto es garantizar que se mantenga la calidad del producto. Con la ayuda de Scrum Masters, es fácil facilitar el trabajo, recopilar respuestas rápidas y absorber los cambios, si los hay. Los gerentes de producto también verifican que el producto diseñado esté alineado según los requisitos del cliente en cada sprint.

Equipo de desarrollo

Con una naturaleza de tiempo limitado y manteniendo sprints por un período de tiempo menor, el equipo de desarrollo se entusiasma al ver que el trabajo se refleja y se entrega correctamente. El producto de trabajo incrementa cada nivel después de cada iteración o más bien podemos llamarlos como "sprint". Las historias de usuario que están diseñadas para cada sprint se convierten en prioridad para el cliente agregando más valor a la iteración.

Conclusión

Scrum es un marco eficiente dentro del cual puede desarrollar software en el trabajo en equipo. Está completamente diseñado sobre principios ágiles. ScrumMaster está ahí para ayudar y cooperar con el equipo de Scrum de todas las formas posibles. Actúa como un entrenador personal que lo ayuda a cumplir con el plan diseñado y realizar todas las actividades según el plan. La autoridad de ScrumMaster nunca debe extenderse más allá del proceso. Él / ella debe ser potencialmente capaz de manejar cada situación.

Ciencia de datos ágil: proceso de ciencia de datos

En este capítulo, entenderemos el proceso de ciencia de datos y las terminologías requeridas para comprender el proceso.

"La ciencia de datos es la combinación de interfaz de datos, desarrollo de algoritmos y tecnología para resolver problemas analíticos complejos".

Proceso de ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que abarca métodos, procesos y sistemas científicos con categorías incluidas como aprendizaje automático, matemática y estadística con investigación tradicional. También incluye una combinación de habilidades de piratería con experiencia sustancial. La ciencia de datos extrae principios de las matemáticas, las estadísticas, la ciencia de la información y la informática, la minería de datos y el análisis predictivo.

Los diferentes roles que forman parte del equipo de ciencia de datos se mencionan a continuación:

Clientes

Los clientes son las personas que usan el producto. Su interés determina el éxito del proyecto y sus comentarios son muy valiosos en ciencia de datos.

Desarrollo de negocios

Este equipo de ciencia de datos se registra en los primeros clientes, ya sea de primera mano o mediante la creación de páginas de destino y promociones. El equipo de desarrollo empresarial ofrece el valor del producto.

Gerentes de producto

Los gerentes de producto toman la importancia de crear el mejor producto, que es valioso en el mercado.

Diseñadores de interacción

Se centran en las interacciones de diseño en torno a los modelos de datos para que los usuarios encuentren el valor apropiado.

Científicos de datos

Los científicos de datos exploran y transforman los datos de nuevas maneras para crear y publicar nuevas características. Estos científicos también combinan datos de diversas fuentes para crear un nuevo valor. Desempeñan un papel importante en la creación de visualizaciones con investigadores, ingenieros y desarrolladores web.

Investigadores

Como su nombre lo especifica, los investigadores participan en actividades de investigación. Resuelven problemas complicados, que los científicos de datos no pueden hacer. Estos problemas implican un enfoque intenso y tiempo de aprendizaje automático y módulo de estadísticas.

Adaptándose al cambio

Todos los miembros del equipo de ciencia de datos deben adaptarse a los nuevos cambios y trabajar de acuerdo con los requisitos. Se deben realizar varios cambios para adoptar una metodología ágil con la ciencia de datos, que se mencionan a continuación:

  • Elección de generalistas sobre especialistas.

  • Preferencia de equipos pequeños sobre equipos grandes.

  • Uso de herramientas y plataformas de alto nivel.

  • Intercambio continuo e iterativo de trabajo intermedio.

Nota

En el equipo de ciencia de datos ágil, un pequeño equipo de generalistas utiliza herramientas de alto nivel que son escalables y refinan los datos a través de iteraciones en estados de valor cada vez más altos.

Considere los siguientes ejemplos relacionados con el trabajo de los miembros del equipo de ciencia de datos:

  • Los diseñadores entregan CSS.

  • Los desarrolladores web crean aplicaciones completas, entienden la experiencia del usuario y el diseño de la interfaz.

  • Los científicos de datos deberían trabajar tanto en la investigación como en la creación de servicios web, incluidas las aplicaciones web.

  • Los investigadores trabajan en base de código, que muestra resultados que explican resultados intermedios.

  • Los gerentes de producto intentan identificar y comprender las fallas en todas las áreas relacionadas.

Herramientas e instalación ágiles

En este capítulo, aprenderemos sobre las diferentes herramientas Agile y su instalación. La pila de desarrollo de metodología ágil incluye el siguiente conjunto de componentes:

Eventos

Un evento es una ocurrencia que ocurre o se registra junto con sus características y marcas de tiempo.

Un evento puede venir en muchas formas, como servidores, sensores, transacciones financieras o acciones, que nuestros usuarios toman en nuestra aplicación. En este tutorial completo, utilizaremos archivos JSON que facilitarán el intercambio de datos entre diferentes herramientas e idiomas.

Coleccionistas

Los coleccionistas son agregadores de eventos. Recopilan eventos de manera sistemática para almacenar y agregar datos voluminosos que los ponen en cola para la acción de los trabajadores en tiempo real.

Documento distribuido

Estos documentos incluyen multinodo (múltiples nodos) que almacena el documento en un formato específico. Nos centraremos en MongoDB en este tutorial.

Servidor de aplicaciones web

El servidor de aplicaciones web habilita datos como JSON a través del cliente a través de la visualización, con una sobrecarga mínima. Significa que el servidor de aplicaciones web ayuda a probar e implementar los proyectos creados con una metodología ágil.

Navegador moderno

Permite que el navegador o la aplicación moderna presenten datos como una herramienta interactiva para nuestros usuarios.

Configuración ambiental local

Para administrar conjuntos de datos, nos centraremos en el marco de Anaconda de python que incluye herramientas para administrar excel, csv y muchos más archivos. El tablero de instrumentos de Anaconda Framework una vez instalado es como se muestra a continuación. También se le llama el "Navegador Anaconda" -

Administrar conjuntos de datos

El navegador incluye el "marco Jupyter", que es un sistema portátil que ayuda a gestionar conjuntos de datos. Una vez que inicie el marco, se alojará en el navegador como se menciona a continuación:

marco jupyter

Ciencia de datos ágil - Procesamiento de datos en Agile

En este capítulo, nos centraremos en la diferencia entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Datos estructurados

Los datos estructurados se refieren a los datos almacenados en formato SQL en una tabla con filas y columnas. Incluye una clave relacional, que se asigna a campos prediseñados. Los datos estructurados se utilizan a mayor escala.

Los datos estructurados representan solo del 5 al 10 por ciento de todos los datos informáticos.

Datos semiestructurados

Los datos semiestructurados incluyen datos que no residen en la base de datos relacional. Incluyen algunas de las propiedades de la organización que facilitan el análisis. Incluye el mismo proceso para almacenarlos en una base de datos relacional. Los ejemplos de bases de datos semiestructuradas son archivos CSV, documentos XML y JSON. Las bases de datos NoSQL se consideran semiestructuradas.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados representan el 80 por ciento de los datos. A menudo incluye texto y contenido multimedia. Los mejores ejemplos de datos no estructurados incluyen archivos de audio, presentaciones y páginas web. Los ejemplos de datos no estructurados generados por la máquina son imágenes satelitales, datos científicos, fotografías y videos, datos de radar y sonar.

Imágenes satelitales

La estructura de la pirámide anterior se centra específicamente en la cantidad de datos y la proporción en la que se dispersa.

Los datos cuasiestructurados aparecen como tipo entre datos no estructurados y semiestructurados. En este tutorial, nos centraremos en los datos semiestructurados, lo que es beneficioso para la metodología ágil y la investigación de la ciencia de datos.

Los datos semiestructurados no tienen un modelo de datos formal, pero tienen un patrón y una estructura autodescriptivos aparentes que se desarrollan mediante su análisis.

Ciencia de datos ágil: SQL versus NoSQL

El enfoque completo de este tutorial es seguir una metodología ágil con menos cantidad de pasos y con la implementación de herramientas más útiles. Para entender esto, es importante saber la diferencia entre las bases de datos SQL y NoSQL.

La mayoría de los usuarios conocen la base de datos SQL y tienen buenos conocimientos sobre MySQL, Oracle u otras bases de datos SQL. En los últimos años, la base de datos NoSQL se está adoptando ampliamente para resolver diversos problemas comerciales y requisitos del proyecto.

Diferencia Sql Nosql

La siguiente tabla muestra la diferencia entre las bases de datos SQL y NoSQL:

SQL NoSQL
Las bases de datos SQL se denominan principalmente sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). La base de datos NoSQL también se denomina base de datos orientada a documentos. Es no relacional y distribuido.
Las bases de datos basadas en SQL incluyen la estructura de la tabla con filas y columnas. Colección de tablas y otras estructuras de esquema llamadas base de datos. La base de datos NoSQL incluye documentos como estructura principal y la inclusión de documentos se denomina colección.
Las bases de datos SQL incluyen un esquema predefinido. Las bases de datos NoSQL tienen datos dinámicos e incluyen datos no estructurados.
Las bases de datos SQL son escalables verticalmente. Las bases de datos NoSQL son escalables horizontalmente.
Las bases de datos SQL son adecuadas para entornos de consulta complejos. NoSQL no tiene interfaces estándar para el desarrollo de consultas complejas.
Las bases de datos SQL no son factibles para el almacenamiento jerárquico de datos. Las bases de datos NoSQL se ajustan mejor para el almacenamiento jerárquico de datos.
Las bases de datos SQL son las más adecuadas para transacciones pesadas en las aplicaciones especificadas. Las bases de datos NoSQL todavía no se consideran comparables en alta carga para aplicaciones transaccionales complejas.
Las bases de datos SQL brindan un excelente soporte para sus proveedores. La base de datos NoSQL todavía depende del soporte de la comunidad. Solo unos pocos expertos están disponibles para la configuración e implementación para implementaciones NoSQL a gran escala.
Las bases de datos SQL se centran en las propiedades de ACID: atómica, consistencia, aislamiento y durabilidad. La base de datos NoSQL se enfoca en las propiedades CAP: consistencia, disponibilidad y tolerancia de partición.
Las bases de datos SQL se pueden clasificar como de código abierto o de código cerrado según los proveedores que las hayan elegido. Las bases de datos NoSQL se clasifican según el tipo de almacenamiento. Las bases de datos NoSQL son de código abierto por defecto.

¿Por qué NoSQL para ágil?

La comparación mencionada anteriormente muestra que la base de datos de documentos NoSQL es completamente compatible con el desarrollo ágil. No tiene esquema y no se centra completamente en el modelado de datos. En cambio, NoSQL difiere las aplicaciones y servicios y, por lo tanto, los desarrolladores tienen una mejor idea de cómo se pueden modelar los datos. NoSQL define el modelo de datos como el modelo de aplicación.

Programas de comparación

Instalación MongoDB

A lo largo de este tutorial, nos centraremos más en los ejemplos de MongoDB, ya que se considera el mejor "esquema NoSQL".

Mongodb primeroMongodb SecondMongodb ThirdMongodb CuartoMongodb Fifth

Programación NoSQL y Dataflow

Hay momentos en que los datos no están disponibles en formato relacional y necesitamos mantenerlos transaccionales con la ayuda de las bases de datos NoSQL.

En este capítulo, nos centraremos en el flujo de datos de NoSQL. También aprenderemos cómo funciona con una combinación de ciencia ágil y de datos.

Una de las principales razones para usar NoSQL con agile es aumentar la velocidad con la competencia del mercado. Las siguientes razones muestran cómo NoSQL se adapta mejor a la metodología de software ágil:

Menos barreras

Cambiar el modelo, que actualmente está pasando por la mitad de la secuencia, tiene algunos costos reales incluso en caso de desarrollo ágil. Con NoSQL, los usuarios trabajan con datos agregados en lugar de perder tiempo en la normalización de datos. El punto principal es hacer algo y trabajar con el objetivo de hacer que el modelo sea perfecto.

Mayor escalabilidad

Cada vez que una organización crea un producto, se centra más en su escalabilidad. NoSQL siempre es conocido por su escalabilidad, pero funciona mejor cuando está diseñado con escalabilidad horizontal.

Capacidad para aprovechar datos

NoSQL es un modelo de datos sin esquema que permite al usuario usar fácilmente volúmenes de datos, que incluyen varios parámetros de variabilidad y velocidad. Al considerar una opción de tecnología, siempre debe considerar la que aprovecha los datos a una escala mayor.

Flujo de datos de NoSQL

Consideremos el siguiente ejemplo en el que hemos mostrado cómo se enfoca un modelo de datos en la creación del esquema RDBMS.

Los siguientes son los diferentes requisitos del esquema:

  • La identificación del usuario debe aparecer en la lista.

  • Cada usuario debe tener obligatoria al menos una habilidad.

  • Los detalles de la experiencia de cada usuario deben mantenerse correctamente.

Experiencia de los usuarios

La tabla de usuario está normalizada con 3 tablas separadas:

  • Los usuarios

  • Habilidades del usuario

  • Experiencia de usuario

La complejidad aumenta al consultar la base de datos y el consumo de tiempo se nota con una mayor normalización, lo que no es bueno para la metodología Agile. El mismo esquema se puede diseñar con la base de datos NoSQL como se menciona a continuación:

La complejidad aumenta

NoSQL mantiene la estructura en formato JSON, que tiene una estructura ligera. Con JSON, las aplicaciones pueden almacenar objetos con datos anidados como documentos únicos.

Recopilación y visualización de registros

En este capítulo, nos centraremos en la estructura JSON, que forma parte de la "metodología ágil". MongoDB es una estructura de datos NoSQL ampliamente utilizada y funciona fácilmente para recopilar y mostrar registros.

Estructura JSON

Paso 1

Este paso implica establecer una conexión con MongoDB para crear la colección y el modelo de datos especificado. Todo lo que necesita ejecutar es el comando "mongod" para iniciar la conexión y el comando mongo para conectarse al terminal especificado.

Modelo de datos especificado

Paso 2

Cree una nueva base de datos para crear registros en formato JSON. Por ahora, estamos creando una base de datos ficticia llamada "mydb".

>use mydb
switched to db mydb
>db
mydb
>show dbs
local 0.78125GB
test 0.23012GB
>db.user.insert({"name":"Agile Data Science"})
>show dbs
local 0.78125GB
mydb 0.23012GB
test 0.23012GB

Paso 3

Crear una colección es obligatorio para obtener la lista de registros. Esta característica es beneficiosa para la investigación y los resultados de la ciencia de datos.

>use test
switched to db test
>db.createCollection("mycollection")
{ "ok" : 1 }
>show collections
mycollection
system.indexes
>db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size :
 6142800, max : 10000 } )
{ "ok" : 1 }
>db.agiledatascience.insert({"name" : "demoname"})
>show collections
mycol
mycollection
system.indexes
demoname

Ciencia de datos ágil: visualización de datos

La visualización de datos juega un papel muy importante en la ciencia de datos. Podemos considerar la visualización de datos como un módulo de ciencia de datos. Data Science incluye más que construir modelos predictivos. Incluye la explicación de modelos y su uso para comprender datos y tomar decisiones. La visualización de datos es una parte integral de la presentación de datos de la manera más convincente.

Desde el punto de vista de la ciencia de datos, la visualización de datos es una característica destacada que muestra los cambios y las tendencias.

Considere las siguientes pautas para una visualización de datos efectiva:

  • Datos de posición a lo largo de la escala común.

  • El uso de barras es más efectivo en comparación de círculos y cuadrados.

  • Se debe usar un color adecuado para los diagramas de dispersión.

  • Use un gráfico circular para mostrar proporciones.

  • La visualización Sunburst es más efectiva para trazados jerárquicos.

Agile necesita un lenguaje de script simple para la visualización de datos y con la ciencia de datos en colaboración, "Python" es el lenguaje sugerido para la visualización de datos.

Ejemplo 1

El siguiente ejemplo demuestra la visualización de datos del PIB calculado en años específicos. "Matplotlib" es la mejor biblioteca para la visualización de datos en Python. La instalación de esta biblioteca se muestra a continuación:

Demuestra visualización de datos

Considere el siguiente código para entender esto:

import matplotlib.pyplot as plt
years = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010]
gdp = [300.2, 543.3, 1075.9, 2862.5, 5979.6, 10289.7, 14958.3]

# create a line chart, years on x-axis, gdp on y-axis
plt.plot(years, gdp, color='green', marker='o', linestyle='solid')

# add a title plt.title("Nominal GDP")
# add a label to the y-axis
plt.ylabel("Billions of $")
plt.show()

Salida

El código anterior genera el siguiente resultado:

El código genera

Hay muchas formas de personalizar los gráficos con etiquetas de eje, estilos de línea y marcadores de puntos. Centrémonos en el siguiente ejemplo que demuestra la mejor visualización de datos. Estos resultados se pueden usar para obtener mejores resultados.

Ejemplo 2

import datetime
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# make up some data
x = [datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=i) for i in range(12)]
y = [i+random.gauss(0,1) for i,_ in enumerate(x)]

# plot
plt.plot(x,y)

# beautify the x-labels
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

Salida

El código anterior genera el siguiente resultado:

El código genera el segundo

Ciencia de datos ágil - Enriquecimiento de datos

El enriquecimiento de datos se refiere a una gama de procesos utilizados para mejorar, refinar y mejorar los datos sin procesar. Se refiere a la transformación de datos útiles (datos sin procesar a información útil). El proceso de enriquecimiento de datos se centra en hacer de los datos un activo de datos valioso para negocios o empresas modernas.

El proceso de enriquecimiento de datos más común incluye la corrección de errores ortográficos o errores tipográficos en la base de datos mediante el uso de algoritmos de decisión específicos. Las herramientas de enriquecimiento de datos agregan información útil a tablas de datos simples.

Considere el siguiente código para la corrección ortográfica de las palabras:

import re
from collections import Counter
def words(text): return re.findall(r'\w+', text.lower())
WORDS = Counter(words(open('big.txt').read()))

def P(word, N=sum(WORDS.values())):
   "Probabilities of words"
   return WORDS[word] / N
	
def correction(word):
   "Spelling correction of word"
   return max(candidates(word), key=P)
	
def candidates(word):
   "Generate possible spelling corrections for word."
   return (known([word]) or known(edits1(word)) or known(edits2(word)) or [word])
	
def known(words):
   "The subset of `words` that appear in the dictionary of WORDS."
   return set(w for w in words if w in WORDS)
	
def edits1(word):
   "All edits that are one edit away from `word`."
   letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
   splits = [(word[:i], word[i:]) for i in range(len(word) + 1)]
   deletes = [L + R[1:] for L, R in splits if R]
   transposes = [L + R[1] + R[0] + R[2:] for L, R in splits if len(R)>1]
   replaces = [L + c + R[1:] for L, R in splits if R for c in letters]
   inserts = [L + c + R for L, R in splits for c in letters]
   return set(deletes + transposes + replaces + inserts)
	
def edits2(word):
   "All edits that are two edits away from `word`."
   return (e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1))
   print(correction('speling'))
   print(correction('korrectud'))

En este programa, coincidiremos con "big.txt" que incluye palabras corregidas. Las palabras coinciden con las palabras incluidas en el archivo de texto e imprimen los resultados apropiados en consecuencia.

Salida

El código anterior generará el siguiente resultado:

El código generará

Ciencia de datos ágil: trabajar con informes

En este capítulo, aprenderemos sobre la creación de informes, que es un módulo importante de metodología ágil. Páginas de gráficos de sprints ágiles creadas por visualización en informes completos. Con los informes, los gráficos se vuelven interactivos, las páginas estáticas se vuelven dinámicas y los datos relacionados con la red. Las características de la etapa de informes de la pirámide de valor de datos se muestran a continuación:

Páginas de gráficos de Sprints ágiles

Haremos más hincapié en la creación de un archivo csv, que se puede usar como informe para el análisis de la ciencia de datos y para sacar conclusiones. Aunque ágil se centra en menos documentación, siempre se considera generar informes para mencionar el progreso del desarrollo del producto.

import csv
#----------------------------------------------------------------------
def csv_writer(data, path):
   """
      Write data to a CSV file path
   """
   with open(path, "wb") as csv_file:
   writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',')
   for line in data:
   writer.writerow(line)
#----------------------------------------------------------------------
if __name__ == "__main__":
   data = ["first_name,last_name,city".split(","),
      "Tyrese,Hirthe,Strackeport".split(","),
      "Jules,Dicki,Lake Nickolasville".split(","),
      "Dedric,Medhurst,Stiedemannberg".split(",")
   ]
	
   path = "output.csv"
   csv_writer(data, path)

El código anterior lo ayudará a generar el "archivo csv" como se muestra a continuación:

Valores Separados por Comas

Consideremos los siguientes beneficios de los informes csv (valores separados por comas):

  • Es amigable para los humanos y fácil de editar manualmente.
  • Es simple de implementar y analizar.
  • CSV se puede procesar en todas las aplicaciones.
  • Es más pequeño y más rápido de manejar.
  • CSV sigue un formato estándar.
  • Proporciona un esquema directo para los científicos de datos.

Ciencia de datos ágil: papel de las predicciones

En este capítulo, ganaremos sobre el papel de las predicciones en la ciencia de datos ágil. Los informes interactivos exponen diferentes aspectos de los datos. Las predicciones forman la cuarta capa de sprint ágil.

Cuarta capa

Cuando hacemos predicciones, siempre nos referimos a los datos pasados y los usamos como inferencias para futuras iteraciones. En este proceso completo, hacemos la transición de datos del procesamiento por lotes de datos históricos a datos en tiempo real sobre el futuro.

El papel de las predicciones incluye lo siguiente:

  • Las predicciones ayudan en la predicción. Algunos pronósticos se basan en inferencia estadística. Algunas de las predicciones se basan en opiniones de expertos.

  • La inferencia estadística está involucrada con predicciones de todo tipo.

  • A veces los pronósticos son precisos, mientras que a veces los pronósticos son inexactos.

Analítica predictiva

El análisis predictivo incluye una variedad de técnicas estadísticas de modelado predictivo, aprendizaje automático y minería de datos que analizan hechos actuales e históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros y desconocidos.

El análisis predictivo requiere datos de entrenamiento. Los datos entrenados incluyen características independientes y dependientes. Las características dependientes son los valores que un usuario intenta predecir. Las características independientes son características que describen las cosas que queremos predecir en función de características dependientes.

El estudio de características se llama ingeniería de características; Esto es crucial para hacer predicciones. La visualización de datos y el análisis exploratorio de datos son partes de la ingeniería de características; Estos forman el núcleo de la ciencia de datos ágil .

Ingeniería de características

Haciendo predicciones

Hay dos formas de hacer predicciones en la ciencia de datos ágil:

  • Regresión

  • Clasificación

Construir una regresión o una clasificación depende completamente de los requisitos del negocio y su análisis. La predicción de variables continuas conduce al modelo de regresión y la predicción de variables categóricas conduce al modelo de clasificación.

Regresión

La regresión considera ejemplos que comprenden características y, por lo tanto, produce una salida numérica.

Clasificación

La clasificación toma la entrada y produce una clasificación categórica.

Nota : El conjunto de datos de ejemplo que define la entrada a la predicción estadística y que permite que la máquina aprenda se denomina "datos de entrenamiento".

Extracción de características con PySpark

En este capítulo, aprenderemos sobre la aplicación de las funciones de extracción con PySpark en Agile Data Science.

Descripción general de Spark

Apache Spark se puede definir como un marco de procesamiento rápido en tiempo real. Realiza cálculos para analizar datos en tiempo real. Apache Spark se presenta como sistema de procesamiento de flujo en tiempo real y también puede encargarse del procesamiento por lotes. Apache Spark admite consultas interactivas y algoritmos iterativos.

Spark está escrito en "lenguaje de programación Scala".

PySpark se puede considerar como una combinación de Python con Spark. PySpark ofrece el shell PySpark, que vincula la API de Python al núcleo de Spark e inicializa el contexto de Spark. La mayoría de los científicos de datos usan PySpark para rastrear características como se discutió en el capítulo anterior.

En este ejemplo, nos enfocaremos en las transformaciones para construir un conjunto de datos llamado conteos y guardarlo en un archivo en particular.

text_file = sc.textFile("hdfs://...")
counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
   .map(lambda word: (word, 1)) \
   .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
counts.saveAsTextFile("hdfs://...")

Con PySpark, un usuario puede trabajar con RDD en lenguaje de programación python. La biblioteca incorporada, que cubre los conceptos básicos de los documentos y componentes basados en datos, ayuda en esto.

Construyendo un modelo de regresión

La regresión logística se refiere al algoritmo de aprendizaje automático que se usa para predecir la probabilidad de una variable dependiente categórica. En la regresión logística, la variable dependiente es una variable binaria, que consiste en datos codificados como 1 (valores booleanos de verdadero y falso).

En este capítulo, nos enfocaremos en desarrollar un modelo de regresión en Python usando una variable continua. El ejemplo del modelo de regresión lineal se centrará en la exploración de datos desde un archivo CSV.

El objetivo de la clasificación es predecir si el cliente se suscribirá (1/0) a un depósito a plazo.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc("font", size=14)
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.cross_validation import train_test_split

import seaborn as sns
sns.set(style="white")
sns.set(style="whitegrid", color_codes=True)
data = pd.read_csv('bank.csv', header=0)
data = data.dropna()
print(data.shape)
print(list(data.columns))

Siga estos pasos para implementar el código anterior en Anaconda Navigator con "Jupyter Notebook" -

Paso 1 : inicia el cuaderno Jupyter con Anaconda Navigator.

Cuaderno Jupyter Primero

Cuaderno Jupyter Segundo

Paso 2 : cargue el archivo csv para obtener el resultado del modelo de regresión de manera sistemática.

Cuaderno Jupyter Tercero

Paso 3 : crea un nuevo archivo y ejecuta la línea de código mencionada anteriormente para obtener el resultado deseado.

Cuaderno Jupyter Cuarto

Cuaderno Jupyter Quinto

Implementar un sistema predictivo

En este ejemplo, aprenderemos cómo crear e implementar un modelo predictivo que ayude en la predicción de los precios de la vivienda utilizando el script python. El marco importante utilizado para la implementación del sistema predictivo incluye Anaconda y "Jupyter Notebook".

Siga estos pasos para implementar un sistema predictivo:

Paso 1 : implemente el siguiente código para convertir valores de archivos csv a valores asociados.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import mpl_toolkits

%matplotlib inline
data = pd.read_csv("kc_house_data.csv")
data.head()

El código anterior genera el siguiente resultado:

El código anterior genera

Paso 2 : ejecute la función de descripción para obtener los tipos de datos incluidos en los atributos de los archivos csv.

data.describe()
Describir la función

Paso 3 : podemos descartar los valores asociados en función de la implementación del modelo predictivo que creamos.

train1 = data.drop(['id', 'price'],axis=1)
train1.head()
Valores asociados

Paso 4 : puede visualizar los datos según los registros. Los datos se pueden utilizar para el análisis de la ciencia de datos y la producción de documentos técnicos.

data.floors.value_counts().plot(kind='bar')

Análisis de ciencia de datos

Ciencia de datos ágil - SparkML

La biblioteca de aprendizaje automático también llamada "SparkML" o "MLLib" consta de algoritmos de aprendizaje comunes, que incluyen clasificación, regresión, agrupación y filtrado colaborativo.

¿Por qué aprender SparkML para Agile?

Spark se está convirtiendo en la plataforma de facto para construir algoritmos y aplicaciones de aprendizaje automático. Los desarrolladores trabajan en Spark para implementar algoritmos de máquina de manera escalable y concisa en el marco de Spark. Aprenderemos los conceptos de aprendizaje automático, sus utilidades y algoritmos con este marco. Agile siempre opta por un marco, que ofrece resultados cortos y rápidos.

Algoritmos ML

Los algoritmos de ML incluyen algoritmos de aprendizaje comunes, tales como clasificación, regresión, agrupamiento y filtrado colaborativo.

Caracteristicas

Incluye extracción de características, transformación, reducción de dimensiones y selección.

Tuberías

Las tuberías proporcionan herramientas para construir, evaluar y ajustar tuberías de aprendizaje automático.

Algoritmos Populares

Los siguientes son algunos algoritmos populares:

  • Estadística Básica

  • Regresión

  • Clasificación

  • Sistema de recomendaciones

  • Agrupamiento

  • Reducción de dimensionalidad

  • Extracción de características

  • Mejoramiento

Sistema de recomendaciones

Un sistema de recomendación es una subclase de sistema de filtrado de información que busca la predicción de "calificación" y "preferencia" que un usuario sugiere a un elemento determinado.

El sistema de recomendaciones incluye varios sistemas de filtrado, que se utilizan de la siguiente manera:

Filtración colaborativa

Incluye la construcción de un modelo basado en el comportamiento pasado, así como decisiones similares tomadas por otros usuarios. Este modelo de filtrado específico se utiliza para predecir elementos que un usuario está interesado en aceptar.

Filtrado basado en contenido

Incluye el filtrado de características discretas de un elemento para recomendar y agregar nuevos elementos con propiedades similares.

En nuestros capítulos posteriores, nos centraremos en el uso del sistema de recomendaciones para resolver un problema específico y mejorar el rendimiento de la predicción desde el punto de vista de la metodología ágil.

Problema de predicción de fijación

En este capítulo, nos centraremos en solucionar un problema de predicción con la ayuda de un escenario específico.

Tenga en cuenta que una empresa desea automatizar los detalles de elegibilidad de préstamos según los detalles del cliente proporcionados a través del formulario de solicitud en línea. Los detalles incluyen el nombre del cliente, género, estado civil, monto del préstamo y otros detalles obligatorios.

Los detalles se registran en el archivo CSV como se muestra a continuación:

Escenario específico

Ejecute el siguiente código para evaluar el problema de predicción:

import pandas as pd
from sklearn import ensemble
import numpy as np

from scipy.stats import mode
from sklearn import preprocessing,model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

#loading the dataset
data=pd.read_csv('train.csv',index_col='Loan_ID')
def num_missing(x):
   return sum(x.is null ())
 
#imputing the the missing values from the data
data['Gender'].fillna(mode(list(data['Gender'])).mode[0], inplace=True)
data['Married'].fillna(mode(list(data['Married'])).mode[0], inplace=True)
data['Self_Employed'].fillna(mode(list(data['Self_Employed'])).mode[0], inplace=True)

# print (data.apply(num_missing, axis=0))
# #imputing mean for the missing value
data['LoanAmount'].fillna(data['LoanAmount'].mean(), inplace=True)
mapping={'0':0,'1':1,'2':2,'3+':3}
data = data.replace({'Dependents':mapping})
data['Dependents'].fillna(data['Dependents'].mean(), inplace=True)
data['Loan_Amount_Term'].fillna(method='ffill',inplace=True)
data['Credit_History'].fillna(method='ffill',inplace=True)
print (data.apply(num_missing,axis=0))

#converting the cateogorical data to numbers using the label encoder
var_mod = ['Gender','Married','Education','Self_Employed','Property_Area','Loan_Status']
le = LabelEncoder()
for i in var_mod:
   le.fit(list(data[i].values))
   data[i] = le.transform(list(data[i]))
 
#Train test split
x=['Gender','Married','Education','Self_Employed','Property_Area','LoanAmount', 'Loan_Amount_Term','Credit_History','Dependents']
y=['Loan_Status']
print(data[x])
X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(data[x],data[y], test_size=0.2)

#
# #Random forest classifier
# clf=ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100,
criterion='gini',max_depth=3,max_features='auto',n_jobs=-1)
clf=ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=200,max_features=3,min_samples
   _split=5,oob_score=True,n_jobs=-1,criterion='entropy')
	
clf.fit(X_train,y_train)
accuracy=clf.score(X_test,y_test)
print(accuracy)

Salida

El código anterior genera el siguiente resultado.

Salida de escenario específico

Mejora del rendimiento de predicción

En este capítulo, nos enfocaremos en construir un modelo que ayude en la predicción del desempeño del estudiante con una serie de atributos incluidos en él. El objetivo es mostrar el resultado de la falla de los estudiantes en un examen.

Proceso

El valor objetivo de la evaluación es G3. Estos valores pueden agruparse y clasificarse además como falla y éxito. Si el valor de G3 es mayor o igual a 10, el alumno aprueba el examen.

Ejemplo

Considere el siguiente ejemplo en el que se ejecuta un código para predecir el rendimiento si los estudiantes:

import pandas as pd
""" Read data file as DataFrame """
df = pd.read_csv("student-mat.csv", sep=";")
""" Import ML helpers """
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, cross_val_score
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.svm import LinearSVC # Support Vector Machine Classifier model
""" Split Data into Training and Testing Sets """
def split_data(X, Y):
 return train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=17)
""" Confusion Matrix """
def confuse(y_true, y_pred):
 cm = confusion_matrix(y_true=y_true, y_pred=y_pred)
 # print("\nConfusion Matrix: \n", cm)
  fpr(cm)
 ffr(cm)
""" False Pass Rate """
def fpr(confusion_matrix):
 fp = confusion_matrix[0][1]
 tf = confusion_matrix[0][0]
 rate = float(fp) / (fp + tf)
 print("False Pass Rate: ", rate)
""" False Fail Rate """
def ffr(confusion_matrix):
 ff = confusion_matrix[1][0]
 tp = confusion_matrix[1][1]
 rate = float(ff) / (ff + tp)
 print("False Fail Rate: ", rate)
 return rate
""" Train Model and Print Score """
def train_and_score(X, y):
 X_train, X_test, y_train, y_test = split_data(X, y)
 clf = Pipeline([
 ('reduce_dim', SelectKBest(chi2, k=2)),
 ('train', LinearSVC(C=100))
 ])
 scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=5, n_jobs=2)
 print("Mean Model Accuracy:", np.array(scores).mean())
 clf.fit(X_train, y_train)
 confuse(y_test, clf.predict(X_test))
 print()
""" Main Program """
def main():
 print("\nStudent Performance Prediction")
 # For each feature, encode to categorical values
 class_le = LabelEncoder()
 for column in df[["school", "sex", "address", "famsize", "Pstatus", "Mjob",
"Fjob", "reason", "guardian", "schoolsup", "famsup", "paid", "activities",
"nursery", "higher", "internet", "romantic"]].columns:
 df[column] = class_le.fit_transform(df[column].values)
 # Encode G1, G2, G3 as pass or fail binary values
 for i, row in df.iterrows():
 if row["G1"] >= 10:
 df["G1"][i] = 1
 else:
 df["G1"][i] = 0
 if row["G2"] >= 10:
 df["G2"][i] = 1
 else:
 df["G2"][i] = 0
 if row["G3"] >= 10:
 df["G3"][i] = 1
 else:
 df["G3"][i] = 0
 # Target values are G3
 y = df.pop("G3")
 # Feature set is remaining features
 X = df
 print("\n\nModel Accuracy Knowing G1 & G2 Scores")
 print("=====================================")
 train_and_score(X, y)
 # Remove grade report 2
 X.drop(["G2"], axis = 1, inplace=True)
 print("\n\nModel Accuracy Knowing Only G1 Score")
 print("=====================================")
 train_and_score(X, y)
 # Remove grade report 1
 X.drop(["G1"], axis=1, inplace=True)
 print("\n\nModel Accuracy Without Knowing Scores")
 print("=====================================")
 train_and_score(X, y)
main()

Salida

El código anterior genera la salida como se muestra a continuación

La predicción se trata con referencia a una sola variable. Con referencia a una variable, la predicción del rendimiento del estudiante es como se muestra a continuación:

Predicción de rendimiento estudiantil

Creando una mejor escena con ciencia ágil y de datos

La metodología ágil ayuda a las organizaciones a adaptar el cambio, competir en el mercado y crear productos de alta calidad. Se observa que las organizaciones maduran con una metodología ágil, con un cambio creciente en los requisitos de los clientes. Compilar y sincronizar datos con equipos ágiles de organización es importante para acumular datos según la cartera requerida.

Construye un mejor plan

El rendimiento ágil estandarizado depende únicamente del plan. El esquema de datos ordenado potencia la productividad, la calidad y la capacidad de respuesta del progreso de la organización. El nivel de consistencia de datos se mantiene con escenarios históricos y en tiempo real.

Considere el siguiente diagrama para comprender el ciclo del experimento de ciencia de datos:

Ciclo de experimentos de ciencia de datos

La ciencia de datos implica el análisis de requisitos seguido de la creación de algoritmos basados en los mismos. Una vez que los algoritmos están diseñados junto con la configuración ambiental, un usuario puede crear experimentos y recopilar datos para un mejor análisis.

Esta ideología calcula el último sprint de ágil, que se llama "acciones".

La ideología computa

Las acciones implican todas las tareas obligatorias para el último sprint o nivel de metodología ágil. El seguimiento de las fases de la ciencia de datos (con respecto al ciclo de vida) se puede mantener con las tarjetas de historias como elementos de acción.

Análisis predictivo y Big data

El futuro de la planificación radica completamente en la personalización de los informes de datos con los datos recopilados del análisis. También incluirá la manipulación con análisis de big data. Con la ayuda de Big Data, se pueden analizar piezas discretas de información, efectivamente cortando y cortando las métricas de la organización. El análisis siempre se considera como una mejor solución.

Ciencia de datos ágil: implementación de Agile

Hay varias metodologías utilizadas en el proceso de desarrollo ágil. Estas metodologías también se pueden utilizar para el proceso de investigación de la ciencia de datos.

El diagrama de flujo que se muestra a continuación muestra las diferentes metodologías:

Varias metodologías

Melé

En términos de desarrollo de software, scrum significa administrar el trabajo con un equipo pequeño y administrar un proyecto específico para revelar las fortalezas y debilidades del proyecto.

Metodologías de cristal

Las metodologías de Crystal incluyen técnicas innovadoras para la gestión y ejecución de productos. Con este método, los equipos pueden realizar tareas similares de diferentes maneras. La familia Crystal es una de las metodologías más fáciles de aplicar.

Método de desarrollo de software dinámico

Este marco de entrega se utiliza principalmente para implementar el sistema de conocimiento actual en metodología de software.

Desarrollo impulsado por el futuro

El enfoque de este ciclo de vida de desarrollo son las características involucradas en el proyecto. Funciona mejor para el modelado de objetos de dominio, el desarrollo de código y características para la propiedad.

Desarrollo de software Lean

Este método apunta a aumentar la velocidad del desarrollo de software a bajo costo y enfoca al equipo a entregar un valor específico al cliente.

Programación extrema

La programación extrema es una metodología de desarrollo de software única, que se centra en mejorar la calidad del software. Esto se hace efectivo cuando el cliente no está seguro de la funcionalidad de cualquier proyecto.

Las metodologías ágiles se están arraigando en el flujo de ciencia de datos y se considera como la metodología de software importante. Con una autoorganización ágil, los equipos multifuncionales pueden trabajar juntos de manera efectiva. Como se mencionó, hay seis categorías principales de desarrollo ágil y cada una de ellas se puede transmitir con ciencia de datos según los requisitos. La ciencia de datos implica un proceso iterativo para obtener información estadística. Agile ayuda a desglosar los módulos de ciencia de datos y ayuda a procesar iteraciones y sprints de manera efectiva.

El proceso de Agile Data Science es una forma sorprendente de entender cómo y por qué se implementa el módulo de ciencia de datos. Soluciona problemas de manera creativa.