ما هي خطوات دورة حياة مشروع علم البيانات؟

تمر دورة حياة مشروع علم البيانات بعدة خطوات أساسية مترابطة، تشمل:
1. تحديد المشكلة (Problem Definition): فهم الهدف وصياغة الأسئلة المراد الإجابة عليها.
2. جمع البيانات (Data Collection): الحصول على البيانات من قواعد بيانات أو أجهزة أو مصادر خارجية.
3. تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing): إزالة الأخطاء، معالجة القيم المفقودة، وتحويل البيانات لتصبح صالحة للتحليل.
4. التحليل الاستكشافي (EDA): فهم طبيعة البيانات، واكتشاف الأنماط والعلاقات.
5. هندسة الميزات (Feature Engineering): اختيار وإنشاء ميزات مناسبة لتحسين أداء النماذج.
6. بناء النماذج (Modeling): استخدام خوارزميات التعلم الآلي أو العميق لبناء نماذج تنبؤية أو وصفية.
7. تقييم النماذج (Evaluation): قياس دقة النموذج باستخدام مقاييس مناسبة (مثل الدقة، الاستدعاء، F1).
8. النشر (Deployment): دمج النموذج في بيئة العمل لاستخدامه في التنبؤ أو دعم القرارات.
9. المراقبة والصيانة (Monitoring & Maintenance): متابعة أداء النموذج وتحديثه عند تغير البيانات أو الأهداف.
هذه الدورة تُعد إطارًا متكاملًا يضمن تحويل البيانات الخام إلى قيمة عملية تدعم اتخاذ القرار.