Veri bilimi projelerinde dokümantasyon ve raporlama şablonu
Veri Bilimi Projelerinde Dokümantasyon ve Raporlama Şablonu
Veri bilimi projelerinde sağlam bir dokümantasyon ve raporlama şablonu kullanmak, proje sürecini ve sonuçlarını daha anlaşılır hale getirir. Aşağıda, böyle bir şablonun ana bileşenleri yer almaktadır.
1. Proje Bilgileri
- Proje Adı
- Proje Sahibi
- Tarih
- Versiyon Numarası
2. Amaç ve Hedefler
Projenin amacı ve beklentileri net bir şekilde tanımlanmalıdır. Hedef kitleniz kimdir ve projeden ne bekleniyor?
3. Veri Kaynakları
- Veri Setleri
- Veri Toplama Yöntemleri
- Veri Metrikleri
4. Analiz Yöntemleri
Uygulanan analitik yöntemler, algoritmalar ve neden tercih edildiği açıklanmalıdır.
5. Sonuçlar
- Bulunan Anahtar Sonuçlar
- Veri Görselleştirmeleri
- Model Performansı
6. Tartışma
Sonuçların yorumlanması, olası sınırlamalar ve gelecek önerileri üzerine bilgi verilmelidir.
7. Kaynaklar
- Literatür Referansları
- Kullanılan Kütüphaneler ve Araçlar
Bu şablon, veri bilimi projelerinin organize bir şekilde sunulmasına yardımcı olur ve ilgili tüm bilgilerin erişilebilir olmasını sağlar.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde model performansını değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha etkili sonuçlar sağlar
- Metin madenciliği temel adımları: tokenizasyon, stop-word, lemma
- Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- SQL veri analizi için nasıl kullanılır?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- ROC eğrisi nedir?
- Özellik deposu (feature store) nedir, ne işe yarar?
- Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
- Eğitimde veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılabilir?
- Veri bilimi projelerinde overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler kullanılabilir?
- TensorFlow nedir?
- Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- ETL süreci nedir?
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) tespit yöntemleri nelerdir?
- Matplotlib nasıl kullanılır?
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha uygundur ve neden?
- Transfer öğrenme: ResNet, EfficientNet gibi modeller nasıl uyarlanır?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
