« Science des données » étapes de la gestion de projets

La conception et la réalisation d’un projet dans le domaine de la « science des données » plus souvent désigné par l’anglicisme « Data Science » peuvent sembler complexes. Comment élaborer le projet parfait ? Que faut-il faire ? Que faut-il éviter ? Faisons le point.

Commencez par analyser le problème métier

Pour cette première étape, vous devrez faire le nécessaire pour reformuler le problème auquel vous êtes confronté.

Vous devrez identifier très précisément le nombre d’étapes simples dont l’exécution successive permettra d’obtenir la réalisation effective de votre projet. Ce dernier sera considéré comme l’œuvre complexe.

Cette décomposition d’une réalisation plus massive en plusieurs travaux simples rendra à coup sûr le problème plus clair et plus facile à traiter. Ainsi, vous avancez progressivement en évaluant méticuleusement la situation.

L’obtention des données brutes

Si vous suivez bien la première étape, vous trouverez facilement les données brutes dont vous aurez besoin pour la suite. Il ne faut pas oublier que les données que vous récupérerez devront être utilisables à tout moment.

Bien préparer les données

Une fois les données brutes acquises, il faut les structurer convenablement afin d’obtenir des données fiables. Assurez-vous que le nettoyage des données soit convenablement fait. La suite du travail en dépend.

La modélisation et l’évaluation

La mise en place du modèle et de l’algorithme est la base de la modélisation. Ainsi, vous n’aurez aucun mal à régler chaque problème en partant de son origine. Quant à l’évaluation, elle a pour but de vérifier l’efficacité du modèle.

Enfin, le déploiement

Le déploiement du projet peut être entamé une fois que les étapes précédentes produisent des résultats satisfaisants. Petite aide ? Le « CRISP-DM » est l’outil standard pour mettre en place un projet de « science des données ».

Il va de soi qu’il est important que vous n’oubliez jamais de sauvegarder, de mettre à jour et de recharger vos données.