Data science (Ma’lumotlar ilmi) ko’p tarmoqli soha bo’lib, u tartiblangan va tartiblanmagan ma’lumotlardan tushuncha va bilimlarni olish uchun ilmiy usullar va jarayonlar, algoritmlar va tizimlardan foydalanadi. U murakkab ma’lumotlar to’plamlarini tahlil qilish va sharhlash uchun turli sohalardagi tajribalarni, jumladan, statistika, informatika, matematika va ma’lum bir sohaga oid bilimlarni birlashtiradi.

Data scienceda ishtirok etadigan asosiy komponentlar va jarayonlar:

• Har qanday Data science loyihasida birinchi qadam tegishli ma’lumotlarni yig’ishdir. Bu ma’lumotlar bazalari, API’lar, veb-sahifalar, sensorlar, ijtimoiy media va boshqalar kabi turli manbalardan olingan ma’lumotlarni o’z ichiga olishi mumkin.

• Daslabki yig’ilgan ma’lumotlar ko’pincha tartibsiz bo’lib, unda yetishmayotgan qiymatlar, o’zgarishlar yoki xatolar bo’lishi mumkin. Data science mutaxassislari aniqlik va izchillikni ta’minlash uchun ma’lumotlarni tozalaydi va oldindan qayta ishlaydi. Bu yetishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash, o’zgaruvchan qiymatlarni olib tashlash va o’zgaruvchilarni o’zgartirishni o’z ichiga olishi mumkin.

3. Exploratory Data Analysis (Ma’lumotlarni tahlil qilish):

• Tadqiqot ma’lumotlarini tahlil qilish patternlar*, tendensiyalar va o’zaro bog’liqliklarni tushunish uchun ma’lumotlarni vizual va statistik jihatdan o’rganishni o’z ichiga oladi. Ma’lumotlarning asosiy tuzilishi haqida tushunchaga ega bo’lish uchun tavsiflovchi statistika, ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish va boshqa usullardan foydalaniladi.
• *Ma’lumotlarni tahlil qilish va statistika sohasida pattern ma’lumotlarda kuzatilgan tendensiyalar, o’zaro bog’liqliklar yoki tuzilmalarga ishora qiladi. Ma’lumotlardagi patternlarni aniqlash Data science va Machine learning sohalarining asosiy jihati hisoblanadi.

4. Feature Engineering (Xususiyat muhandisligi):

• Feature Engineering – bu Machine learning modellarining ishlashini yaxshilash uchun yangi xususiyatlarni yaratish yoki mavjudlarini o’zgartirish jarayoni. Ushbu qadam maxsus bilim va ijodkorlikni talab qiladi.

5. Model Building (Model yaratish):

• Ushbu bosqichda data science mutaxassislari muammoning tabiati va ma’lumotlarning xususiyatlariga asoslanib, tegishli machine learning algoritmlari yoki statistik modellarni tanlaydilar.

6. Model Training (Modelni o’qitish):

• Modellar namunalar va o’zaro bog’liqliklarni o’rganish uchun ma’lumotlarning bir qismi bo’yicha o’qitiladi. O’quv jarayoni prognoz qilingan va haqiqiy natijalar o’rtasidagi farqni minimallashtirish uchun model parametrlarini sozlashni o’z ichiga oladi.

7. Model Evaluation (Modelni baholash):

• O’qitilgandan so’ng, modellar ishlashini baholash uchun alohida ma’lumotlar to’plamidan foydalanib baholanishi kerak. Umumiy ko’rsatkichlarga aniqlik, to’g’rilik, eslab qolish va boshqalar kiradi.

8. Model Deployment (Modelni joylashtirish):

• Muvaffaqiyatli modellar yangi, ko’rilmagan ma’lumotlar bo’yicha bashorat qilish uchun ishlab chiqarish muhitiga joylashtiriladi. Joylashtirish modelni mavjud tizimlarga integratsiyalash, masshtablilik va ishonchlilikni ta’minlashni o’z ichiga oladi.

9. Monitoring and Maintenance (Monitoring va texnik xizmat ko’rsatish):

• Modellar vaqt o’tishi bilan yaxshi ishlashini ta’minlash uchun ularni kuzatib borish kerak. Agar ma’lumotlar taqsimoti o’zgarsa yoki modelning ishlashi yomonlashsa, qayta tayyorlash kerak bo’lishi mumkin. Modelni yangilab turish uchun muntazam texnik xizmat ko’rsatish juda muhimdir.

10. Communication of Results (Natijalar bo’yicha ma’lumot berish):

• Ma’lumotlar bo’yicha olimlar o’z xulosalari va tushunchalarini manfaatdor tomonlarga hisobotlar, vizualizatsiya va taqdimotlar orqali yetkazadilar. Qaror qabul qiluvchilar natijalarni tushunishlari va harakat qilishlari uchun aniq muloqot zarur.

Ushbu bosqichlar davomida Data science uzluksiz iterativ jarayonni o’z ichiga oladi, bunda bir bosqichdagi tushunchalar oldingi bosqichlarda tuzatishlarga olib kelishi mumkin.