مواضيع علوم البيانات التي تحتاج إلى معرفتها

بلا شك ، تعد موضوعات ومجالات علوم البيانات من بين أكثر موضوعات الأعمال شيوعًا اليوم.

يرغب المسوقون والمديرين التنفيذيين والممولين وغيرهم ، بالإضافة إلى محللي البيانات وخبراء ذكاء الأعمال ، في تحسين مهاراتهم ومعرفتهم بالبيانات.

تقع علوم البيانات ومعالجة البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية وغيرها من المجالات تحت مظلة عالم البيانات.

في هذه الصفحة ، قمنا بتجميع قائمة بموضوعات علوم البيانات الأساسية والمتقدمة لمساعدتك في معرفة المكان الذي يجب أن تركز فيه جهودك.

علاوة على ذلك ، فإنهم يتجهون إلى الموضوعات التي يمكنك استخدامها كدليل لمساعدتك على الاستعداد لأسئلة مقابلة عمل علم البيانات.

يجب أن تقرأ: لماذا علم البيانات مهم؟

1. التنقيب عن البيانات

هذا مجرد مثال واحد على موضوع علمي واسع النطاق.

التنقيب في البيانات هو إجراء تكراري لتحديد الاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة. يتم تضمين التعلم الآلي والإحصاءات وأنظمة قواعد البيانات والنهج والتقنيات الأخرى.

الهدفان الرئيسيان للتنقيب في البيانات هما تحديد الأنماط في مجموعة البيانات وإنشاء اتجاهات وعلاقات لحل المشكلات.

تحديد المشكلة ، واكتشاف البيانات ، وتخطيط البيانات ، والنمذجة ، والتقييم ، والتنفيذ هي المراحل العامة لعملية استخراج البيانات.
التصنيف ، والتنبؤات ، وقوانين الارتباط ، والحد من البيانات ، واكتشاف البيانات ، والتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، وتنظيم مجموعة البيانات ، وأخذ العينات من مجموعات البيانات ، وإنشاء نموذج ، وما إلى ذلك ، كلها كلمات تستخدم في استخراج البيانات.

2. تصور البيانات

يُعرف عرض البيانات بتنسيق رسومي باسم تصور البيانات .

يسمح لجميع مستويات صانعي القرار برؤية البيانات والتحليلات المعروضة بصريًا ، مما يسمح لهم بتحديد الأنماط أو الاتجاهات القيمة.

موضوع واسع آخر هو تصور البيانات ، والذي يتضمن تفسير وتطبيق نماذج الرسم البياني الأساسية (مثل الرسوم البيانية الخطية ، الرسوم البيانية الشريطية ، مخططات التبعثر ، الرسوم البيانية ، المخططات الصندوقية والشعيرات ، والخرائط الحرارية).

هذه الرسوم البيانية لا غنى عنها. يجب أن تتعرف أيضًا على المتغيرات متعددة الأبعاد ، مثل إضافة المتغيرات واستخدام الألوان والقياس والأشكال والرسوم المتحركة.

التلاعب هو أيضا عامل هنا. يجب أن تكون البيانات قابلة للتخفيض والتكبير والتصغير والتجميع. يعد استخدام المرئيات المتقدمة مثل مخططات الخرائط والخرائط المتفرعة أيضًا قدرة مرغوبة.

3. طرق وتقنيات تقليل الأبعاد

تستلزم طريقة تقليل الأبعاد تحويل مجموعة كبيرة من البيانات إلى مجموعة بيانات أصغر تقدم معلومات مكافئة في فترة زمنية أقصر.

بمعنى آخر ، تقليل الأبعاد هو مجموعة من تقنيات التعلم الآلي والإحصاء وطرق تقليل عدد المتغيرات العشوائية.
يمكن تحقيق تقليل الأبعاد باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب والتقنيات.

تعد القيم المفقودة ، والتباين المنخفض ، وأشجار القرار ، والغابة العشوائية ، والارتباط العالي ، وتحليل العوامل ، وتحليل المكونات الرئيسية ، وإلغاء الميزة العكسية من بين أكثر القيم شيوعًا.

4. التصنيف

يعد التصنيف أحد الأساليب المركزية لاستخراج البيانات لتعيين فئات لمجموعة من البيانات.

الهدف هو المساعدة في جمع تحليلات موثوقة للبيانات والتنبؤات.

يعد التصنيف أحد أهم التقنيات للتحليل الفعال لعدد كبير من مجموعات البيانات.

يعد التصنيف أحد أهم موضوعات علوم البيانات. يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على حل مشاكل الأعمال المختلفة باستخدام خوارزميات التصنيف.

يتضمن ذلك فهم كيفية تحديد مشكلة التصنيف ، وتصور البيانات باستخدام التصور أحادي المتغير وثنائي المتغير ، واستخراج البيانات وإعدادها ، وإنشاء نماذج التصنيف ، وتقييم النماذج ، من بين أشياء أخرى. بعض المفاهيم الرئيسية هنا هي المصنفات الخطية وغير الخطية.

5. انحدار خطي بسيط ومتعدد

لتحليل العلاقات بين المتغير المستقل X والمتغير التابع Y ، تعد نماذج الانحدار الخطي واحدة من أكثر النماذج الإحصائية الأساسية.

إنه شكل من أشكال النمذجة الرياضية الذي يسمح لك بعمل تنبؤات وتكهنات حول قيمة Y بناءً على قيم X المختلفة.

نماذج الانحدار الخطي البسيطة ونماذج الانحدار الخطي المتعددة هما الشكلان الرئيسيان للانحدار الخطي.

تعتبر كلمات مثل معامل الارتباط وخط الانحدار والمؤامرة المتبقية ومعادلة الانحدار الخطي وما إلى ذلك مهمة. شاهد بعض أمثلة الانحدار الخطي الأساسية لتبدأ.

6. K- أقرب الجيران

تعد خوارزمية N-القريب-الجار خوارزمية تصنيف البيانات التي تحدد مدى احتمالية انتماء نقطة البيانات إلى واحدة من عدة مجموعات. يعتمد ذلك على المسافة بين نقطة البيانات والمجموعة.
يعد k-NN أحد أفضل موضوعات علوم البيانات على الإطلاق لأنه أحد أهم الأساليب غير المعلمية المستخدمة في الانحدار والتصنيف.
يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على تحديد الجيران ، واستخدام قواعد التصنيف ، واختيار k ، على سبيل المثال لا الحصر. يعد K- الجار من أهم خوارزميات التنقيب عن النص واكتشاف الانحرافات.

7. ساذج بايز

يشير مصطلح "Naive Bayes" إلى مجموعة من خوارزميات التصنيف بناءً على نظرية بايز.
Naive Bayes هي تقنية تعلم آلي لها عدد من الاستخدامات المهمة ، بما في ذلك اكتشاف البريد العشوائي وتصنيف المستندات.
هناك أنواع مختلفة من Naive Bayes. تعد Multinomial Naive Bayes و Bernoulli Naive Bayes و Binarized Multinomial Naive Bayes الأكثر شيوعًا.

8. أشجار التصنيف والانحدار (CART)

تلعب خوارزميات أشجار القرار دورًا مهمًا في النمذجة التنبؤية وخوارزميات التعلم الآلي.

شجرة القرار هي تقنية نمذجة تنبؤية مستخدمة في استخراج البيانات والإحصاءات والتعلم الآلي الذي يبني نماذج التصنيف أو الانحدار في شكل شجرة (ومن هنا جاءت أسماء انحدار الأسماء وأشجار التصنيف وأشجار القرار).

يمكن استخدامها لكل من البيانات الفئوية والمستمرة.

منهجية شجرة قرارات CART ، وأشجار التصنيف ، وأشجار الانحدار ، و dihotomiser التفاعلي ، و C4.5 ، و C5.5 ، وجذع القرار ، وشجرة القرار الشرطي ، و M5 ، والمصطلحات والموضوعات الأخرى التي يجب أن تكون على دراية بها في هذا المجال.

9. الانحدار اللوجستي

يعد الانحدار اللوجستي ، مثل الانحدار الخطي ، أحد أقدم موضوعات ومجالات علوم البيانات ، وهو يستكشف العلاقة بين المتغيرات التي يمكن الاعتماد عليها والمستقلة.

ومع ذلك ، عندما يكون المتغير التابع ثنائي التفرع ، فإننا نستخدم تحليل الانحدار اللوجستي (ثنائي).

يمكن مواجهة الدالة السينية ، والمنحنى على شكل حرف S ، والانحدار اللوجستي المتعدد مع المتغيرات التوضيحية الفئوية ، والانحدار اللوجستي الثنائي المتعدد مع مزيج من المتنبئين الفئوي والمستمر ، وكلمات أخرى.

10- الشبكات العصبية

في الوقت الحاضر ، تحقق الشبكات العصبية نجاحًا كبيرًا في التعلم الآلي. الشبكات العصبية (المعروفة أيضًا باسم الشبكات العصبية الاصطناعية) هي أنظمة أجهزة وبرامج تحاكي عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري.

الهدف الأساسي من تطوير نظام عصبون اصطناعي هو تطوير أنظمة يمكن تدريبها على تعلم أنماط البيانات وأداء وظائف مثل التصنيف والانحدار والتنبؤ وما إلى ذلك.

تُستخدم تقنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية لحل مشكلات معالجة الإشارات المعقدة والتعرف على الأنماط. الكلمات الرئيسية هنا هي perceptron ، والانتشار الخلفي ، وشبكة Hopfield ، والتي تساهم جميعها في تعريف وهيكل الشبكات العصبية.

موضوعات علوم البيانات المتقدمة

الموضوعات المذكورة أعلاه هي بعض أساسيات علم البيانات. فيما يلي قائمة بالمواضيع الأكثر تقدمًا:

• التحليل المميز
• قواعد الرابطة
• التحليل العنقودي
• السلاسل الزمنية
• التنبؤ القائم على الانحدار
• طرق التنعيم
• الطوابع الزمنية والنمذجة المالية
• الكشف عن الغش
• هندسة البيانات - Hadoop ، MapReduce ، Pregel.
• نظم المعلومات الجغرافية والبيانات المكانية

ما هي المواضيع المفضلة لديك في علم البيانات؟ ترك تعليق مع أفكارك.