Data Science-Themen, die Sie kennen müssen

Ohne Zweifel gehören Data-Science-Themen und -Bereiche heute zu den häufigsten Business-Themen.

Marketer, C-Level-Führungskräfte, Finanziers und andere möchten neben Datenanalysten und Business-Intelligence-Experten ihre Datenfähigkeiten und -kenntnisse verbessern.

Datenwissenschaft und Datenverarbeitung, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, neuronale Netze und andere Bereiche fallen alle unter das Dach der Datenwelt.

Auf dieser Seite haben wir eine Liste mit grundlegenden und fortgeschrittenen Data-Science-Themen zusammengestellt, damit Sie herausfinden können, worauf Sie Ihre Bemühungen konzentrieren sollten.

Darüber hinaus handelt es sich um Trendthemen, die Sie als Leitfaden verwenden können, um sich auf Interviewfragen für die Data Science-Arbeit vorzubereiten.

MUSS LESEN: Warum ist Data Science wichtig?

1. Data-Mining

Dies ist nur ein Beispiel für ein breites Data-Science-Thema.

Data Mining ist ein iteratives Verfahren zur Identifizierung von Trends in großen Datensätzen. Maschinelles Lernen, Statistiken, Datenbanksysteme und andere Ansätze und Techniken sind enthalten.

Die beiden Hauptziele des Data Mining sind das Erkennen von Mustern in einem Datensatz und das Erstellen von Trends und Beziehungen, um Probleme zu lösen.

Problemspezifikation, Datenermittlung, Datenplanung, Modellierung, Bewertung und Implementierung sind die allgemeinen Phasen des Data-Mining-Prozesses.
Klassifizierung, Prognosen, Verbandsgesetze, Datenreduktion, Datenentdeckung, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Datensatzorganisation, Stichproben aus Datensätzen, Konstruktion eines Modells und so weiter sind alles Begriffe, die im Data Mining verwendet werden.

2. Datenvisualisierung

Die Darstellung von Daten in einem grafischen Format wird als Datenvisualisierung bezeichnet .

Es ermöglicht Entscheidungsträgern auf allen Ebenen, Daten und Analysen visuell dargestellt zu sehen, wodurch sie wertvolle Muster oder Trends erkennen können.

Ein weiteres breites Thema ist die Datenvisualisierung, die die Interpretation und Anwendung grundlegender Diagrammformen (wie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, Histogramme, Box- und Whisker-Diagramme und Heatmaps) umfasst.

Diese Grafiken sind unverzichtbar. Sie müssen auch etwas über mehrdimensionale Variablen lernen, wie das Hinzufügen von Variablen und die Verwendung von Farben, Maßstäben, Formen und Animationen.

Auch hier spielt Manipulation eine Rolle. Daten sollten skaliert, gezoomt, gefiltert und aggregiert werden können. Die Verwendung fortschrittlicher Visualisierungen wie Kartendiagramme und Baumkarten ist ebenfalls eine wünschenswerte Fähigkeit.

3. Methoden und Techniken zur Dimensionsreduktion

Bei der Dimensionsreduktionsmethode wird ein großer Datensatz in einen kleineren Datensatz umgewandelt, der gleichwertige Informationen in kürzerer Zeit bietet.

Mit anderen Worten, die Dimensionsreduktion ist eine Reihe von maschinellen Lern- und Statistiktechniken und -methoden zur Reduzierung der Anzahl von Zufallsvariablen.
Die Dimensionsreduktion kann unter Verwendung einer Vielzahl von Verfahren und Techniken erreicht werden.

Missing Values, Low Variance, Decision Trees, Random Forest, High Correlation, Factor Analysis, Principal Component Analysis und Backward Feature Elimination gehören zu den häufigsten.

4. Klassifizierung

Eine zentrale Data-Mining-Technik, um einer Datensammlung Kategorien zuzuordnen, ist die Klassifizierung.

Ziel ist es, bei der Erhebung zuverlässiger Datenanalysen und Prognosen zu helfen.

Eine der wichtigsten Techniken zur effektiven Analyse einer großen Anzahl von Datensätzen ist die Klassifizierung.

Eines der heißesten Data-Science-Themen ist die Klassifizierung. Ein Data Scientist sollte in der Lage sein, verschiedene Geschäftsprobleme mithilfe von Klassifizierungsalgorithmen zu lösen.

Dazu gehört unter anderem das Verständnis, wie man ein Klassifikationsproblem identifiziert, Daten mit univariater und bivariater Visualisierung visualisiert, Daten extrahiert und aufbereitet, Klassifikationsmodelle erstellt und Modelle bewertet. Einige der Hauptkonzepte hier sind lineare und nichtlineare Klassifikatoren.

5. Einfache und multiple lineare Regression

Für die Analyse von Beziehungen zwischen einer unabhängigen Variablen X und einer abhängigen Variablen Y sind lineare Regressionsmodelle eines der grundlegendsten statistischen Modelle.

Es ist eine Form der mathematischen Modellierung, die es Ihnen ermöglicht, Vorhersagen und Prognosen über den Wert von Y auf der Grundlage verschiedener X-Werte zu treffen.

Einfache lineare Regressionsmodelle und multiple lineare Regressionsmodelle sind die beiden Hauptformen der linearen Regression.

Wörter wie Korrelationskoeffizient, Regressionslinie, Residuendiagramm, lineare Regressionsgleichung usw. sind wichtig. Sehen Sie sich einige grundlegende Beispiele für lineare Regression an, um loszulegen.

6. K-nächster Nachbar

Der N-nächste-Nachbar-Algorithmus ist ein Datenklassifizierungsalgorithmus, der bestimmt, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Datenpunkt zu einer von mehreren Gruppen gehört. Sie hängt von der Entfernung zwischen dem Datenpunkt und der Gruppe ab.
k-NN ist eines der besten Data-Science-Themen, da es eine der wichtigsten nicht-parametrischen Methoden für Regression und Klassifizierung ist.
Ein Data Scientist sollte in der Lage sein, Nachbarn zu bestimmen, Klassifizierungsregeln anzuwenden und k auszuwählen, um nur einige Fähigkeiten zu nennen. Einer der wichtigsten Text-Mining- und Anomalieerkennungsalgorithmen ist K-nächster Nachbar.

7. Naive Bayes

Der Begriff „Naive Bayes“ bezeichnet eine Gruppe von Klassifikationsalgorithmen, die auf dem Bayes-Theorem basieren.
Naive Bayes ist eine maschinelle Lerntechnik, die eine Reihe wichtiger Anwendungen hat, einschließlich Spam-Erkennung und Dokumentenklassifizierung.
Es gibt verschiedene Naive-Bayes-Varianten. Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes und Binarized Multinomial Naive Bayes sind die häufigsten.

8. Klassifikations- und Regressionsbäume (CART)

Entscheidungsbaumalgorithmen spielen eine wichtige Rolle bei der Vorhersagemodellierung und den Algorithmen für maschinelles Lernen.

Der Entscheidungsbaum ist eine prädiktive Modellierungstechnik, die in Data Mining, Statistik und maschinellem Lernen verwendet wird und Klassifizierungs- oder Regressionsmodelle in Form eines Baums erstellt (daher die Namen Regressions- und Klassifizierungsbäume und Entscheidungsbäume).

Sie können sowohl für kategoriale als auch kontinuierliche Daten verwendet werden.

CART-Entscheidungsbaummethodik, Klassifikationsbäume, Regressionsbäume, interaktiver Dihotomisierer, C4.5, C5.5, Entscheidungsstumpf, bedingter Entscheidungsbaum, M5 und andere Begriffe und Themen, mit denen Sie in diesem Bereich vertraut sein sollten.

9. Logistische Regression

Die logistische Regression ist wie die lineare Regression eines der ältesten Themen und Felder der Datenwissenschaft und untersucht die Beziehung zwischen zuverlässigen und unabhängigen Variablen.

Wenn die abhängige Variable jedoch dichotom ist, verwenden wir die logistische Regressionsanalyse (binär).

Sigmoidfunktion, S-förmige Kurve, multiple logistische Regression mit kategorialen erklärenden Variablen, multiple binäre logistische Regression mit einer Kombination aus kategorialen und kontinuierlichen Prädiktoren und andere Wörter können angetroffen werden.

10. Neuronale Netze

Heutzutage sind neuronale Netze ein großer Erfolg beim maschinellen Lernen. Neuronale Netze (auch bekannt als künstliche neuronale Netze) sind Hardware- und Softwaresysteme, die die Funktionsweise menschlicher Gehirnneuronen simulieren.

Das Hauptziel der Entwicklung eines künstlichen Neuronensystems besteht darin, Systeme zu entwickeln, die darauf trainiert werden können, Datenmuster zu lernen und Funktionen wie Klassifizierung, Regression, Vorhersage usw. auszuführen.

Deep-Learning-Technologien wie neuronale Netze werden verwendet, um komplexe Probleme der Signalverarbeitung und Mustererkennung zu lösen. Die Schlüsselwörter hier sind Perceptron, Backpropagation und Hopfield Network, die alle zur Definition und Struktur neuronaler Netze beitragen.

Advanced-Data-Science-Themen

Die oben aufgeführten Themen sind einige der Grundlagen der Datenwissenschaft. Hier ist eine Liste mit fortgeschritteneren Themen:

• Diskriminanzanalyse
• Verbandsregeln
• Clusteranalyse
• Zeitfolgen
• Regressionsbasierte Prognose
• Glättungsmethoden
• Zeitstempel und Finanzmodellierung
• Entdeckung eines Betruges
• Datentechnik – Hadoop, MapReduce, Pregel.
• GIS und Geodaten

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