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Bewährte Verfahren für die Organisation von datenwissenschaftlichen Projekten

Was sollte vor dem Start eines datenwissenschaftlichen Projekts berücksichtigt werden?

Wenn Sie ein datenwissenschaftliches Projekt starten möchten, sollten sie damit rechnen, dass es in der Regel eine Menge an Datenartefakten (wie Word-Dokumente, Excel-Dateien, Daten von Websites, R-Dateien, Python-Dateien) erfordert und jeder Schritt wiederholt und verbessert wird, wobei ein allgemeines Verständnis für die zugrunde liegende Logik hinter jeder Entscheidung aufgebracht wird.

Ziele einer Datenorganisation

Hier sind einige von mehreren zu erreichenden Ziele:

  1. Zeitoptimierung: Durch die Zeitoptimierung können Verluste von Dateien sowie Probleme bei der Codewiedergabe und bei der Erklärung der Hintergründe für jede Entscheidung minimiert werden.
  2. Reproduzierbarkeit: Jedes datenwissenschaftliche Projekt verfügt über eine aktive Komponente von Wiederholungen, deren Vorteil darin besteht, dass das Organisationssystem bei der Aufgabe dazu beitragen kann, jeden Teil Ihres Codes (oder des gesamten Projekts) jetzt und vielleicht in einem bestimmten Moment auch in Zukunft (6 Monaten, 1 Jahr, 2 Jahre….) leicht wiederherzustellen.
  3. Verbesserung der Qualität der Projekte: Bei organisierten Projekten werden häufig alle Schritte des Prozesses im Detail erklärt. Die Durchführung des Dokumentationsprozesses und die Notwendigkeit der Erklärung des Grundes für jeden Schritt führen dazu, dass Fehler und Inkonsistenzen wahrscheinlicher gefunden werden.

Start eines neuen Projektes: Anfang

Sie müssen sich daran gewöhnen, jedes datenwissenschaftliche Projekt mit einer gut durchdachten Organisation anzufangen. Auf keinen Fall dürfen Sie dies als Zeitverschwendung betrachten, sondern sollten es als einen klugen Ansatz ansehen, Ihre Zeit auf verschiedene Weise zu sparen.

Da Sie an einem Projekt in einem Team arbeiten, sollten Sie berücksichtigen, dass jeder Teammitglied unterschiedliche Arbeitsabläufe und Arbeitsweisen hat. Deshalb ist es bei einem gemeinsamen Projekt wünschenswert, einen echten Konsens sowohl über die Ordnerstruktur, als auch über den erwarteten Inhalt jedes Ordners zu erzielen. 

Verwenden der Kontrollversion

Die Verwendung einer Kontrollversion ist für das Delegieren grundlegender Aufgaben notwendig:

  • Um über ein automatisiertes Backup-System für die Arbeit zu verfügen, und genau dafür ist die notwendige Arbeit zur Umsetzung von großer Bedeutung. 
  • Um Änderungen an den Dateien während des gesamten Projektprozesses zu behandeln. Wenn Sie etwas überprüfen möchten, können Sie zu früheren Versionen zurückkehren. Die Aufgabe der Versionskontrollsysteme ist es, die Probleme der Überprüfung und des Abrufs früherer Änderungen zu lösen, sowie zu ermöglichen, einzelne Dateien zu verwenden, anstatt sie zu duplizieren.
  • Um den Prozess der Zusammenarbeit mit anderen zu optimieren, wobei das Teilen der Dateien erleichtert wird und die Arbeit daran fortgesetzt wird. 

Die beliebtesten Kontrollsysteme sind GIT, SVN und Subversion. Unabhängig von der endgültigen Wahl ist es am besten, sie zu implementieren.

Dokumentieren aller Vorgänge

Das Dokumentieren bezieht sich auf folgende Elemente:

  • Dokumente, die zur Analyse eingebunden sind
  • Zwischendatensätze
  • Zwischenversionen Ihres Codes.

Am schwierigsten ist es zu entscheiden, wie viel Zeit Sie in ein Dokument investieren müssen: zu viel Zeit bedeutet Zeitverschwendung, zu wenig Zeit bedeutet, dass Sie unvollständige und nutzlose Dokumente erstellen.

Verbesserung des Prozesses

Die Grundidee besteht darin, dass der Prozess bewertet und der Arbeitsablauf verbessert wird.

Bevor Sie Ihr datenwissenschaftliches Projekt abschließen oder etwas liefern, denken Sie darüber nach, ob etwas noch verbessert werden sollte, beispielsweise die Organisation der Dateien oder die Dokumentationsweise. Unabhängig vom Endergebniss sollten Sie eine klare Vorstellung davon haben, dass sich jeder Prozess in ständiger Bewegung befindet und verbessert werden muss.

Fazit

Das Verwalten der Organisation eines datenwissenschaftlichen Projekts bedeutet, sich im Klaren über die Ziele in einem Organisationssystem, die Datenstruktur, den besten Weg zum Aufbau eines Backup-Systems und der Versionskontrolle sowie die Art und Weise des Dokumentierens aller Prozesse zu sein. 

Möchten Sie Ihr eigenes datenwissenschaftliches Projekt organisieren und sollten Sie weitere Fragen dazu haben, so können Sie sich an das Team von AI-United.de per Mail oder Q&A wenden.

Quelle
AI-United-Redaktion

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