1. 数据分析网首页
  2. 人工智能

构建端到端数据科学项目实战(附链接)

构建端到端数据科学项目实战(附链接)

大数据文摘授权转载自数据派THU

Medium上一位作者完成了一项全周期数据科学项目,从爬取数据到可视化全部都有,下面是作者记录的整个过程和自己的心得,大家一起来学习一下吧~

人们常说,数据科学家的主要工作不是实际的分析和建模,而是数据的整理和清理部分。因此,涉及这些阶段的全周期数据科学项目将更有价值,因为它们证明了作者独立处理真实数据的能力,而不是使用给定的干净数据集。

完全理解端到端数据科学项目的价值,我一直想建立一个例子,但直到现在还不能建立。

我最近完成了我的Ideal Profiles项目(链接:https://towardsdatascience.com/what-does-an-ideal-data-scientists-profile-look-like-7d7bd78ff7ab)。因为这是一个涉及许多运动部件的重大项目,所以我想记录过程和经验教训,这是一个进一步的学习机(受到威廉·科赫森(链接:https://medium.com/@williamkoehrsen)关于数据科学写作价值的伟大文章的启发)。

各阶段

我认为,全周期数据科学项目应包括以下几个阶段:

构建端到端数据科学项目实战(附链接)

Kaggle项目上工作的最大的争论是它只专注于第二阶段。因此,在这个项目中,我将确保涵盖所有三个阶段。

在第一阶段,我做了网络抓取来获取数据,由于数据是脏的,所以我不得不整理数据进行分析。然后我做了各种数据可视化,并在第二阶段进行了分析。最后,我写了一些文章来发表结果并将这个项目投入生产。

当然,我可以通过包含一个机器学习组件使这个项目更加完整,例如,使用自然语言处理根据内容对工作岗位进行分类,但这将显著延迟项目完成时间,这将使我们进入下一个阶段:

迭代思维

对于一个给定的项目,可能有无限多的事情要处理,但实际上,我们只有有限的时间。为了协调这两个竞争因素,我们需要有纪律。

对我来说,“迭代思维”确实有帮助——看,罗马不是一天建成的,所以让我们先构造一些有用的东西,然后将其交付,然后我们总是可以回来改进更多的特征。另一方面,这也意味着我们需要能够处理“不完美”,而不是专注于细节。

考虑到这一理念,我能够延迟一些非常诱人的特征,并将它们放在项目文档的待办事项部分(链接:https://github.com/georgeliu1998/ideal_profiles#to-dos)。其中之一是使用更大的来自美国而不是加拿大的网站上的数据集。

模块化

鉴于项目的端到端的特性,我们有很多不同方面的工作:网络抓取,数据预处理,绘图……如果我们把所有的代码在一个Jupyter Notebook,它会过于大且复杂而不能处理。于是我决定使用Python脚本和一个中心Jupyter Notebook解决这个问题。

我将支持函数分为三大类,并将它们封装在三个相应的脚本中:

  • scrape_data.py-包含Web抓取所需的函数,如“get_soup()”和“get_urls()”。
  • process_text.py-包含文本处理和清除函数,如“tokenize_text()”和“check_freq()”
  • helper.py-包含文件输入输出和绘图函数,例如“plot_skill()”

这样,我就可以保持一个超轻且有组织的中心Notebook。然后根据需要从Notebook中导入和调用函数,如下所示:

from scrape_data import *from process_text import *from helper import *

可复制性

由于我在网上发现的许多抓取脚本都不起作用,我决定确保我的项目是可复制的。除了可靠的代码之外,一个健壮的README文件和一个完整的环境依赖文件也是解决方案的一部分。

  • readme.md-我努力确保捕获所有相关细节,特别是如何设置环境和如何使用脚本。
  • env_Ideal_profiles.yaml-通过将所有依赖项冻结到此文件中,我确保用户可以完全重新创建我使用的同一Anaconda python环境。此处提供更多信息(链接:https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-environments.html)。

代码最优练习

良好的编码实践很重要!特别是,我发现以下实践在编写更大更复杂的项目时非常有用:

  • 具有有意义的描述性变量/函数名
  • 提供详细和结构化的文档字符串(链接:https://stackoverflow.com/questions/3898572/what-is-the-standard-python-docstring-format)
  • 确保使用python“try except”块处理异常

当你的项目是一个30行的Jupyter Notebook时,这些事情可能看起来微不足道,但是当你处理一个需要数百行代码的主要项目时,这些事情可能真的很关键!

厉害了Matplotlib

我过去只对基本的Matplotlib技巧感到满意。然而,对于这个项目,我不仅需要将几个图组合成一个,而且还必须进行详细的自定义,例如旋转轴标记标签……在这一点上,基本的Matplotlib技能将不再足够。

构建端到端数据科学项目实战(附链接)

事实证明这是一个学习Matplotlib的好机会。一旦我知道它能做什么,我发现它不可能回头,仅仅是因为matplotlib真的很强大!它的面向对象方法允许您修改几乎所有内容…请查看以下教程以了解:

  • Matplotlib教程:Python绘图
  • 链接:https://www.datacamp.com/community/tutorials/matplotlib-tutorial-python
  • 高效利用Matplotlib
  • 链接:http://pbpython.com/effective-matplotlib.html
  • 使用Matplotlib绘制Python(指南)
  • 链接:https://realpython.com/blog/python/python-matplotlib-guide/

原文链接:

https://towardsdatascience.com/building-an-end-to-end-data-science-project-28e853c0cae3

本文为专栏文章,作者:大数据文摘,内容观点不代表本站立场,如若转载请联系专栏作者,本文链接:https://www.afenxi.com/65904.html 。

发表评论

登录后才能评论

联系我们

如有建议:>>给我留言

QR code