Data Science Pet Projects. FAQ

Привет! Меня зовут Клоков Алексей, сегодня поговорим о пет-проектах по анализу данных. Идея написать эту статью родилась после многочисленных вопросов о личных проектах в сообществе Open Data Science (ODS). Это моя третья статья на Хабре, до этого делал разбор алгоритма SVM и рассказывал о крутом NLP курсе от ребят из DeepPavlov. Итак, дадим определение пет-проекта и разберем частые вопросы:

Data science pet project – это внерабочая активность, целью которой является решение некоторой задачи с помощью обработки данных, улучшающая ваши профессиональные навыки

1. Зачем делать пет-проекты?
2. Из каких этапов может состоять разработка пет-проекта?
3. Как выбрать тему и найти данные?
4. Где найти вычислительные ресурсы?
5. Как завернуть работающие алгоритмы в минимальный прод?
6. Как оформить презентабельный вид проекта?
7. Как и зачем искать коллабораторов?
8. Когда проходит ODS pet project хакатон?
9. Где посмотреть примеры пет-проектов и истории участников ODS?

А еще в этой статье вы найдете идеи для новых петов и полезный код. Если остались вопросы – давайте обсудим в комментариях. Если вы хотите поделиться интересной историей про ваш пет – пишите в комментарии, постараюсь добавить в соответствующий раздел этой статьи. Приятного чтения!

1. Пет-проектами стоит заниматься, чтобы

1. Самостоятельно пройти все этапы разработки DS проекта, от сбора данных – до прода. Так сказать, тренироваться быть пресловутым full stack ml engeener’ом.
2. Поработать с "плохими" реальными данными, которые могут сильно отличаться от игрушечных датасетов (самый известный пример идеальных данных – Titanic)
3. Найти работу при отсутствии опыта. Ну вы знаете этот замкнутый круг, когда нужен опыт работы для получения первого места работы.
4. Перекатиться в новую область DS. Вот надоело скрести ложкой по табличным данным – вы раз, и в computer vision.
5. Приобрести широкий ML кругозор, “покрутив” разные домены данных. Часто подходы обработки данных кочуют из одной области в другую. Например, трансформеры из NLP пришли в CV.
6. Подготовить пайплайны решений для будущих хакатонов и рабочих проектов.
7. Упростить себе технический собес или получить дополнительные бонусы во время отборочных раундов для получения оффера.
8. Научиться вкатываться в новый проект за короткий срок.
9. Подтянуть SoftSkills. Например, научиться грамотно рассказывать другим людям о своих инициативах. В своем проекте вы “и спец, и на дудке игрец”, а также PO, CTO, CEO (и немного HR).
10. Приобщиться к open-source деятельности или попытать удачу в стартап-деятельности. Может быть, ваш проект окажется полезным для человечества или монетизируемым? Например, подобным образом появились Xgboost, HuggingFace и Albumentations.

2. Этапы разработки проекта

1. Поиск темы и сбор данных.
2. Разметка данных под задачу. Можно размечать самостоятельно или обратиться к сторонней помощи. Как мне известно, некоторые CEO компаний-разметчиков предлагали безвозмездную помощь, если вы не преследуете коммерческих целей.
3. Исследование (aka Research) – включает в себя анализ данных, проверка нескольких гипотез, построение ML моделей. В этом разделе можно было бы говорить о полезных инструментах, таких как DVC, Hydra, MLFlow, WandB – но оставлю это на факультативное изучение читателей.
4. Внедрение построенных моделей в прод
5. Оформление репозитория
6. Пиар, сбор фидбека, привлечение коллабораторов, техническое улучшение проекта, углубление/расширение темы.

3. Поиск темы проекта и данных для анализа

В пет-проектах по анализу данных тема неразрывно связана с данными. Эти два объекта (тема и данные) редко лежат вместе “на блюдечке с голубой каемочкой”. На мой взгляд, для успешного самостоятельного поиска необходимо несколько раз повторить следующую процедуру:

Сначала необходимо зафиксировать один из двух объектов: тему или данные. После, на основе зафиксированного объекта, найти второй объект

Сбор данных может принимать разный вид, например:

• самостоятельное накопление
• выгрузка с некоторой платформы
• парсинг интернет-страниц
• объединение существующих датасетов, найденных на kaggle, papers-with-code, github, хабр1, хабр2 и т.д.
• искусственная генерация

Поиск темы на основе данных может представлять такие активности, как:

• анализ существующей разметки в данных
• тестирование продуктов-конкурентов
• общение с потенциальными пользователями будущего продукта
• “холодные звонки”

Примеры 1 и 2 демонстрируют фиксирование темы, а после — поиска данных. Примеры 3 и 4 демонстрируют фиксирование данных, а после — поиска темы.

• Пример №1: Вы увлекаетесь какой-либо деятельностью, например, бегом (подставить свое), поэтому фиксируем чуть более общую тему – физические упражнения (подставить свое). Какие данные накапливаются в процессе того, как кто-то занимается физическими упражнениями? Если данные будут найдены/собраны – можно сделать предиктивную аналитику или видео-анализ происходящего вокруг.

• Пример №2: А давайте попытаемся найти нерешенную проблему? – некоторое время назад видел обсуждение, что для распознавания русской речи (ASR/STT) есть открытое решение, но нет хорошего OCR движка (подставить свое). Это нужно исправлять, фиксируем тему – open-source pretrained ruOCR с возможностью легкого дообучения на кастомном датасете (подставить свое). Существующие решения, такие как EasyOCR из OpenCV, teserract, ABBYY, PolyAnalyst, работают не для всех доменов данных, обернуты в неудобный сервис или вообще не являются открытыми и бесплатными. Поиск подходящих данных для русского языка дает ответ, почему эта проблема еще не решена – данных мало, но это не должно нас останавливать:

• Пример №3: Некоторым случайным образом вам попался датасет – вы поучаствовали в kaggle соревновании с хорошими данными или вы увидели новость, что какая-то группа энтузиастов/компания сделала открытым свой качественный датасет. Например, публичные датасеты Толоки, корпус русского текста Taiga, корпус русской речи. Ок, фиксируем датасет – Тайга (подставить свое). Теперь думаем над темой проекта.

• Пример №4: Предыдущий пример можно немного изменить: не ждать, когда на вас свалится качественный датасет на какую-нибудь тему, а сразу поискать датасет на интересующую тему. Если вы хотите, например, прокачаться в в компьютерном зрении (подставить свое), то можно найти и зафиксировать данные для задачи распознавания позы человека/предмета (подставить свое). После, придумать тему:

4. Где найти вычислительные ресурсы

Если вы "сильный и независимый датасаентист" со своей GPU-картой и 32Гб RAM, то этот раздел не для вас. Но тем, кто не имеет хорошей вычислительной машины, не стоит отчаиваться:

• существуют облачные бесплатные (и платные) вычислительные ресурсы, например: kaggle kernel, google colab
• можно найти "сильного и независимого датасаентиста" и объединиться с ним в команду
• для обработки небольших ЧБ-картинок (MNIST-подобные датасеты) можно обойтись без GPU
• для обработки RGB-картинок классическими алгоритмами CV (но не всеми) не требуется GPU
• для обработки табличных данных часто хватает ML алгоритмов (без DL), которые отлично обучаются без GPU
• большой датасет табличных данных не следует пытаться запихнуть целиком в небольшую RAM. В этом случае рекомендуется разбить датасет несколько частей, для каждой части создать модельку. После усреднить предсказания моделей с помощью ансамбля. Существуют и другие подходы/инструменты, например, Dask
• существуют компании, безвозмездно предлагающие вычислительные ресурсы для некоммерческих проектов

5. Минимальный прод

Если модели построены, то хочется начать ими пользоваться через удобный интерфейс и поделиться созданным продуктом с другими — демонстрация работы вашего проекта очень важна. Огонь, если вы можете показать демку в любой момент, например, другу в лифте или техкоманде на собесе. В идеале рекомендуется довести выкатку в «прод» до приложения, работающего 24/7. Приведу некоторые примеры инструментов:

• Telegram bot
• Streamlit
• Gradio
• Flask

Самый простой и быстрый путь, на мой взгляд, это telegram bot. Библиотека telebot предоставляет очень удобное API для программирования действий бота. Далее приведу python-код, который при получении текстового сообщения пользователя отправляет в чат температуру видеокарт или ядер процессора компьютера, на котором он запущен. Этот шаблон легко переделать под ваши нужды, пользуйтесь и передавайте другим:

import os
import psutil #pip install psutil
import telebot #pip install pyTelegramBotAPI

token = '___your___tg_bot___token___'
bot = telebot.TeleBot(token)

@bot.message_handler(commands=['start'])
def start_message(message):
    bot.send_message(message.chat.id, 'Напиши: gpu или cpu')

@bot.message_handler(content_types=['text'])
def send_text(message):
    action_function(message)

def action_function(message):
    if message.text.lower() == 'gpu':
        comand = !nvidia-settings -q GPUCoreTemp
        output = [str(x).strip() for x in temp if 'gpu:' in x]
        bot.send_message(message.chat.id, output)
    elif message.text.lower() == 'cpu': 
        output = str(psutil.sensors_temperatures()['coretemp'][1:])
        bot.send_message(message.chat.id, output)
    else:
        bot.send_message(message.chat.id, 'unknown command') 

bot.polling()

6. Как оформить презентабельный вид проекта

Рекомендую выложить материалы проекта, которые в будущем могут быть полезны вам и другим людям, в открытый доступ (например, на github) и хорошо задокументировать все наработки и результаты, чтобы:

• сохранить код вне вашей вычислительной машины
• успешно демонстрировать ваш проект другим людям
• освежить в памяти этап, на котором вы остановились (при временной заморозке проекта)

Оформление репозитория делайте таким, чтобы “было не стыдно показать”. Все описания и инструкции должно быть однозначными, полными, воспроизводимыми. Предлагаю список пунктов (некоторые опциональны), которого старался придерживаться для оформления своих проектов: пример1, пример2.

1. описание задачи
2. описание продукта, который решает задачу
3. описание окружения (requiments/Docker/etc) с инструкциями установки
4. скрипты для получения данных и ссылка на данные с разметкой
5. пайплайны ML экспериментов с инструкциями воспроизведения (работа с данными, обучение, валидация, визуализация графиков/дашбордов)
6. скрипты продукта с инструкциями полного запуска
7. ссылка на веса моделей, которые используются в проде продукта
8. демки: схемы, картинки, гифки
9. лицензия
10. всё, что считаете полезным для вас/других

7. Как и зачем искать коллабораторов

Бесспорно, можно работать над проектом и одному. Но задача, на которую вы можете замахнуться, может оказаться огромной, неподъемной для одной пары рук. Каждая подзадача может являться отдельным проектом, может бросать вызов вашей мотивации и отнимать несколько недель размеренной работы — в этом случае вам не обойтись без таких же энтузиастов, как и вы. В команде единомышленников работать над проектом получается продуктивней, веселее и динамичней. Совместное обсуждение проблем и разносторонний подход к поиску решений помогает преодолеть любые трудности. В команде появляется ответственность к дедлайнам, так как работа товарища может зависеть от ваших результатов. Во время работы в команде стараюсь придерживаться правила:

Разобрался сам – объясни товарищам

Чтобы привлекать коллабораторов, нужно уметь коротко рассказывать о вашем проекте. В этом очень помогает заранее подготовленная речь, презентация и качественное оформление репозитория (см. прошлый раздел). Подход с поиском сокомандников может работать и в другую сторону: если не удается определиться со своим проектом, то почему бы не присоединиться к другому интересному пету? У меня получалось найти единомышленников:

• в slack ODS: #ods_pet_projects (для петов) и #_call_4_collaboration (для коммерческих)
• в ods tg чат, посвященный пет проектам
• в tg чатах по интересам, например, NLP или RL_pet
• на ODS pet project хакатоне (см. cледующий раздел)

8. Когда проходит ODS pet project хакатон

Каждый год, в конце зимы мы с друзьями ходим в баню проходит ods pet proj хакатон, посвященный личным проектам. Энтузиасты объединяются в команды, 2 недели активно работают над своими петами, а после – рассказывают друг другу о результатах, делятся наработками, находят с единомышленников и отлично проводят время. Ну а бонусом – организаторы вручают топовый ODS мерч тем, кто хорошо продвинулся в проекте (правила могут меняться, уточняйте). Чтобы не пропустить следующий хакатон – залетайте в tg чат, активно напоминайте о хакатоне, предлагайте свои идеи и помощь в его организации.

9. А теперь примеры пет-проектов, истории от участников ODS