Convert this to English and then make a summary of this including tools and what they are used for: 
Veri Bilimi Metodolojisi 101 Dağıtım’dan Geri Bildirim-Dağıtma’ya Hoş Geldiniz. Bir veri bilimi modeli bir cevap sağlayacak olsa da, cevabı ilk soruyu ele almak için alakalı ve kullanışlı hale getirmenin anahtarı, paydaşların üretilen araca aşina olmasını içerir. Bir iş senaryosunda, paydaşların çözüm sahibi, pazarlama, uygulama geliştiricileri ve BT yönetimi gibi bunun gerçekleşmesine yardımcı olacak farklı uzmanlıkları vardır. Model değerlendirildikten ve veri bilimcisi çalışacağından emin olduktan sonra devreye alınır ve nihai teste tabi tutulur. Modelin amacına bağlı olarak, sonucun her yerde kullanım için uygulanması konusunda güven oluşturmak için sınırlı bir kullanıcı grubuna veya bir test ortamında kullanıma sunulabilir. Şimdi, Dağıtım uygulamasıyla ilgili örnek olay incelemesine bakalım" Çözüm dağıtımına hazırlanırken, bir sonraki adım, yeniden kabul riskini azaltmak için müdahale programını tasarlayacak ve yönetecek olan iş grubu için bilgiyi özümsemekti. Bu senaryoda, iş adamları, klinik personelinin yüksek riskli hastaları nasıl tanımlayacağını ve uygun müdahale eylemlerini nasıl tasarlayacağını anlayabilmesi için model sonuçlarını tercüme etti. Elbette amaç, bu hastaların taburcu olduktan sonraki 30 gün içinde yeniden kabul edilme olasılığını azaltmaktı. İş gereksinimleri aşamasında, Müdahale Programı Direktörü ve ekibi, konjestif kalp yetmezliğinin otomatik, neredeyse gerçek zamanlı risk değerlendirmelerini sağlayacak bir uygulama istemişti. Her personelin yanında taşıyabileceği bir tablete dayalı uygulama Bu hasta verileri hastanede kaldığı süre boyunca oluşturulmuştur. Bu hasta verileri hastanede kalış süresince üretildi. Modelin ihtiyaç duyduğu formatta otomatik olarak hazırlanacak ve her hasta taburcu edilme zamanına yakın puanlanacaktır. Klinisyenler daha sonra her hasta için en güncel risk değerlendirmesine sahip olacak ve taburcu olduktan sonra müdahale için hangi hastaları hedefleyeceklerini seçmelerine yardımcı olacaktır. Çözüm dağıtımının bir parçası olarak, Müdahale ekibi klinik personel için eğitim geliştirecek ve sağlayacaktır. Ayrıca, sonuçların geri bildirim aşamasından geçebilmesi ve modelin zaman içinde iyileştirilebilmesi için, müdahaleyi alan hastaları izleme ve izleme süreçleri BT geliştiricileri ve veritabanı yöneticileriyle işbirliği içinde geliştirilmelidir. Bu harita, bir Cognos uygulaması aracılığıyla dağıtılan bir çözüm örneğidir. Bu durumda, vaka çalışması juvenil diyabetli hastalar için hastaneye yatış riskiydi. Konjestif kalp yetmezliği kullanım durumu gibi, bu uygulama için temel teşkil edecek bir risk modeli oluşturmak için karar ağacı sınıflandırmasını kullandı. Harita, çeşitli hasta koşulları ve diğer özellikler tarafından öngörülen riskin etkileşimli bir analizi ile ülke çapında hastaneye yatış riskine genel bir bakış sunar. Bu slayt, klinisyenlerin bu hasta alt grubu için koşulların kombinasyonunu anlayabilmeleri için, modelin belirli bir düğümü içinde hasta popülasyonuna göre riskin etkileşimli bir özet raporunu gösterir. Ve bu rapor, hastanın tahmini riski ve klinik geçmişiyle ilgili ayrıntılar da dahil olmak üzere her bir hasta hakkında ayrıntılı bir özet verir ve doktor için kısa bir özet verir. Bu, kursun Dağıtım bölümünü sonuna gelindi. İzlediğiniz için teşekkürler.