Fases proyecto big data
proyectos de big data
Un ciclo de vida de la ciencia de datos es un conjunto iterativo de pasos de la ciencia de datos que se realiza para entregar un proyecto o análisis. Dado que cada proyecto de ciencia de datos y cada equipo son diferentes, cada ciclo de vida de ciencia de datos específico es diferente. Sin embargo, la mayoría de los proyectos de ciencia de datos tienden a pasar por el mismo ciclo de vida general de pasos de ciencia de datos.
Imagina que eres el Director del Centro de Excelencia de Ciencia de Datos en ACME, Inc. Un director de recursos humanos le pregunta si puede ayudar a reducir los crecientes costes de contratación de la empresa.
¿Quiere conocer más a fondo los ciclos de vida de la ciencia de los datos? ¿Y cómo puede aplicarlos y los marcos de colaboración ágiles para obtener resultados efectivos en la ciencia de datos? Consulte el curso de Jefe de Equipo de Ciencia de Datos o siga leyendo para obtener una visión general de mayor nivel…
Al igual que cualquier buen ciclo de vida centrado en el negocio o en la TI, un buen ciclo de vida de la ciencia de datos comienza con el «por qué». Si te estás preguntando «¿Por qué empezar con el por qué?» (bien por ti), entonces lee el punto principal en Cómo liderar equipos de ciencia de datos.
proyecto de análisis de datos
Para procesar los datos en un lago de datos o en un almacén de datos, para analizarlos o hacerlos utilizables para otros sistemas, los datos deben estar disponibles primero desde los sistemas fuente. Algunos ejemplos de fuentes podrían ser:
Además de la integración clásica de datos de procesos batch y ETL (por ejemplo, una/múltiples veces al día o mecanismo CDC) desde, por ejemplo, bases de datos relacionales y sistemas de archivo, también hay que ocuparse de las fuentes de Big Data, como los datos del IOT y de las redes sociales, que tienen que ser transmitidos para cumplir con requisitos como la disponibilidad en tiempo real.
El uso de las tecnologías de Big Data abre nuevas posibilidades de utilización de los datos. Gracias a la mayor potencia de cálculo disponible (palabra clave: nube), se pueden procesar/analizar mayores cantidades de datos con mayor rapidez. Algunos ejemplos son:
En el mundo del Big Data, las herramientas y técnicas de visualización de datos son esenciales para analizar grandes cantidades de información y tomar decisiones basadas en datos, ya que estos se utilizan cada vez más para tomar importantes decisiones de gestión. Por lo tanto, hay una tendencia a dejar de lado las decisiones viscerales y emocionales para tomar decisiones racionales basadas en los números. Por lo tanto, los informes y las visualizaciones tienen que ser fácilmente comprensibles y significativos.
gestión de proyectos de análisis de datos
Como aspirante a científico de datos, debes estar interesado en comprender cómo funciona el ciclo de vida de los proyectos de ciencia de datos para que te resulte más fácil implementar tus proyectos individuales siguiendo un patrón similar. Hoy hablaremos básicamente del proceso de implementación paso a paso de cualquier proyecto de ciencia de datos en un escenario del mundo real.
En términos sencillos, el ciclo de vida de la ciencia de los datos no es más que un conjunto repetitivo de pasos que hay que dar para completar y entregar un proyecto/producto al cliente. Aunque los proyectos de ciencia de datos y los equipos implicados en el despliegue y desarrollo del modelo serán diferentes, cada ciclo de vida de la ciencia de datos será ligeramente diferente en cada empresa. Sin embargo, la mayoría de los proyectos de ciencia de datos siguen un proceso algo similar.
Para iniciar y completar un proyecto basado en la ciencia de los datos, tenemos que entender las distintas funciones y responsabilidades de las personas que participan en la construcción y el desarrollo del proyecto. Echemos un vistazo a los empleados que participan en un proyecto típico de ciencia de datos:
planificar un proyecto de ciencia de datos
Un ciclo de vida de la ciencia de datos es un conjunto iterativo de pasos de la ciencia de datos que se realiza para entregar un proyecto o análisis. Dado que cada proyecto de ciencia de datos y cada equipo son diferentes, cada ciclo de vida de ciencia de datos específico es diferente. Sin embargo, la mayoría de los proyectos de ciencia de datos tienden a pasar por el mismo ciclo de vida general de pasos de ciencia de datos.
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Al igual que cualquier buen ciclo de vida centrado en el negocio o en la TI, un buen ciclo de vida de la ciencia de datos comienza con el «por qué». Si te estás preguntando «¿Por qué empezar con el por qué?» (bien por ti), entonces lee el punto principal en Cómo liderar equipos de ciencia de datos.