数据科学的数据管理原则

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在作为一名数据科学家的旅程中,您将遇到一些问题,并克服它们。您将学习到一种过程比另一种过程更好,并根据手头的任务使用不同的过程。

这些过程将共同努力,确保您的数据科学项目尽可能有效,并在您的决策过程中起着关键作用。

 

什么是数据管理?

 

其中之一是数据管理。在一个数据驱动的世界中,数据管理对于组织来利用其数据资产并确保其有效性至关重要。

这是收集、存储、组织和维护数据的过程,以确保在整个数据科学项目的生命周期中,数据准确无误,对需要它的人可访问,并且可靠。就像任何管理过程一样,它需要由政策和技术支持的程序。

数据科学项目中数据管理的关键组成部分包括:

  • 数据收集和获取
  • 数据清洗和预处理
  • 数据存储
  • 数据安全和隐私
  • 数据治理和文档
  • 协作和共享

如您所见,有几个关键组成部分。现在可能看起来令人生畏,但我将逐个介绍,给您一个数据科学家的概述。

 

数据收集和获取

 

尽管今天有很多数据,但数据收集仍然是数据科学家角色的一部分。数据收集和获取是从各种来源(如网站、调查、数据库等)收集原始数据的过程。这个阶段非常重要,因为数据的质量直接影响您的结果。

您需要识别不同的数据源,并找到符合您要求的数据源。确保您有权访问这些数据源,数据源的可靠性,并且数据格式与您的范围相符。您可以通过手动数据输入、数据提取等不同方法收集数据。

在这些步骤中,您要确保数据的完整性和准确性。

 

数据清洗和预处理

 

一旦您获得了数据,下一步是清理数据 – 这可能会占用您很多时间。您需要查看数据集,查找任何问题并进行修正。在此阶段,您的最终目标是使数据标准化和转换,以便为分析做好准备。

数据清洗可以帮助处理缺失值、重复数据、不正确的数据类型、异常值、数据格式、转换等。

 

数据存储

 

一旦您清理了数据并且数据质量良好且准备好进行分析 – 存储它!您不想失去您刚刚投入到清理和达到金标准的所有时间。

您需要为项目和组织选择最佳的数据存储解决方案,例如数据库或云存储。同样,这将基于数据量和复杂性。您还可以设计可以实现高效数据检索和可伸缩性的架构。

您还可以实施数据版本控制和归档工具,以保留所有历史数据和任何更改,以帮助保护数据资产和长期访问。

 

数据安全和隐私

 

我们都知道数据在当今世界中的重要性,所以要以任何代价保护它!数据泄露和隐私违规可能会带来严重的后果,您不想处理这个问题。

有一些措施可以确保数据的安全和隐私,例如访问控制、加密、定期审计、数据生命周期管理等。您希望确保您采取的数据保护措施符合数据隐私法规,如GDPR。

 

数据治理和文档化

 

如果您想确保数据质量和责任,数据治理和文档化对于数据管理过程至关重要。该过程涉及制定政策、流程和最佳实践,以确保您的数据得到良好管理并保护所有资产。其主要目的是提供透明度和合规性。

所有这些政策和流程都应该进行全面的文档记录,以提供对数据结构、存储和使用方式的洞察。这可以在组织内建立信任,并指导其如何利用数据推动决策过程,避免风险并寻找新的机会。

流程的示例包括创建全面的文档、元数据、维护审计轨迹和提供数据血统。

 

协作与共享

 

数据科学项目由协作工作流组成,因此可以想象到可能会变得混乱。一个数据科学家正在处理某个数据集,而另一个数据科学家正在进行进一步的清理工作。

为了确保团队内的数据管理,最好及时沟通任务,以免相互重叠,或者一个人拥有比其他人更好的数据集版本。

数据科学团队内的协作确保数据对不同利益相关者是可访问和有价值的。为了提高数据科学团队内的协作和共享,您可以使用数据共享平台,使用Tableau等协作工具,设置访问控制并允许反馈。

 

数据管理工具和技术

 

现在我们已经介绍了数据管理的关键组成部分,我将列出一些可以帮助您进行数据科学项目生命周期的数据管理工具和技术。

关系型数据库管理系统(RDBMS):

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • Microsoft SQL Server

NoSQL数据库:

  • MongoDB
  • Cassandra

数据仓库:

  • Amazon Redshift
  • Google BigQuery
  • Snowflake

ETL(抽取、转换、加载)工具:

  • Apache NiFi
  • Talend
  • Apache Spark

数据可视化和商业智能:

  • Tableau
  • Power BI

版本控制和协作:

  • Git
  • GitHub

数据安全和隐私:

  • Varonis
  • Privitar

 

总结

 

数据管理是数据科学项目的重要组成部分。将其视为支撑您的城堡的基础。数据管理过程越好、越有效,您的结果就会越好。我提供了一些文章供您阅读,以了解更多关于数据管理的知识。

 

资源和进一步学习

 

  • 5个具有解决方案的数据管理挑战
  • 前5个数据管理平台
  • 免费数据管理与数据科学学习(CS639)
  • 为什么数据管理对于数据科学如此重要?

    Nisha Arya 是一位数据科学家、自由技术作家和VoAGI社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程以及关于数据科学的理论知识。她还希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方式。她是一名热心的学习者,希望扩展自己的技术知识和写作技巧,同时帮助指导他人。