"Indica cinque aspetti di un processo di data science."
I cinque aspetti di un processo di data science sono: (1) raccolta ed esplorazione dei dati; (2) elaborazione e pulizia dei dati; (3) ingegneria delle caratteristiche; (4) modellizzazione dei dati; e (5) valutazione e distribuzione. La raccolta ed esplorazione dei dati consistono nella raccolta ed esplorazione dei dati per comprenderli meglio. L'elaborazione e la pulizia dei dati consistono nella pulizia dei dati e nella preparazione per l'ingegneria delle caratteristiche e la modellizzazione. L'ingegneria delle caratteristiche richiede l'ingegnerizzazione di caratteristiche rilevanti dai dati, nonché la loro trasformazione per facilitare il processo di modellizzazione dei dati. La modellizzazione dei dati consiste in una varietà di metodi come algoritmi di apprendimento automatico supervisionati, algoritmi di apprendimento non supervisionati e algoritmi di deep learning per creare modelli predittivi. Infine, la valutazione e la distribuzione consistono nella verifica e nella valutazione dei modelli, nonché nella loro distribuzione in un ambiente di produzione.