知っておくべきデータ サイエンスのトピック

間違いなく、データ サイエンスのトピックと分野は、今日最も一般的なビジネス トピックの 1 つです。

データ アナリストやビジネス インテリジェンスの専門家に加えて、マーケティング担当者、経営幹部、金融業者などは、データのスキルと知識を向上させたいと考えています。

データ サイエンスとデータ処理、機械学習、人工知能、ニューラル ネットワーク、およびその他の分野はすべて、データの世界の傘下にあります。

このページでは、基本的なデータ サイエンス トピックと高度なデータ サイエンス トピックのリストをまとめて、どこに注力すべきかを判断できるようにしています。

さらに、これらはトレンドのトピックであり、データ サイエンスの仕事の面接の質問に備えるためのガイドとして使用できます。

必読:データ サイエンスが重要な理由

1. データマイニング

これは、広範なデータ サイエンス トピックの一例にすぎません。

データ マイニングは、大規模なデータ セットの傾向を特定するための反復的な手順です。 機械学習、統計、データベース システム、およびその他のアプローチと手法が含まれています。

データ マイニングの 2 つの主な目標は、データセット内のパターンを特定することと、問題を解決するために傾向と関係を作成することです。

問題の特定、データの発見、データの計画、モデリング、評価、および実装は、データ マイニング プロセスの一般的な段階です。
分類、予測、関連法則、データ削減、データ発見、教師あり学習と教師なし学習、データセットの編成、データセットからのサンプリング、モデルの構築などはすべて、データ マイニングで使用される言葉です。

2. データの視覚化

グラフ形式でのデータの表示は、データの視覚化として知られています。 .

これにより、あらゆるレベルの意思決定者がデータと分析を視覚的に確認できるため、貴重なパターンや傾向を見つけることができます。

もう 1 つの広範なトピックはデータの視覚化です。これには、基本的なグラフ形式 (折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒストグラム、箱ひげ図、ヒートマップなど) の解釈と適用が含まれます。

これらのグラフは不可欠です。 変数の追加、色、スケール、形状、アニメーションの使用など、多次元変数についても学ぶ必要があります。

操作もここでの要因です。 データは、ラスケーリング、ズーム、フィルタリング、および集計できる必要があります。 マップ チャートやツリー マップなどの高度な視覚化を使用することも望ましい能力です。

3. 次元削減の方法とテクニック

次元削減法では、大きなデータセットをより短い時間で同等の情報を提供する小さなデータセットに変換する必要があります。

言い換えれば、次元削減は、確率変数の数を削減するための機械学習と統計の手法と方法のセットです。
次元の削減は、さまざまな方法と技術を使用して実現できます。

欠損値、低分散、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、高相関、因子分析、主成分分析、および後方特徴除去が最も一般的です。

4.分類

データのコレクションにカテゴリを割り当てるための中心的なデータ マイニング手法は、分類です。

目的は、信頼できるデータ分析と予測の収集を支援することです。

多数のデータセットを効果的に分析するための最も重要な手法の 1 つは、分類です。

最もホットなデータ サイエンスのテーマの 1 つは分類です。 データ サイエンティストは、分類アルゴリズムを使用してさまざまなビジネス上の問題を解決できる必要があります。

これには、分類の問題を特定する方法、一変量および二変量の視覚化を使用してデータを視覚化する方法、データを抽出して準備する方法、分類モデルを構築する方法、モデルを評価する方法などを理解することが含まれます。 ここでの主な概念のいくつかは、線形分類子と非線形分類子です。

5. 単純および多重線形回帰

独立変数 X と従属変数 Y の間の関係を分析する場合、線形回帰モデルは最も基本的な統計モデルの 1 つです。

これは、さまざまな X 値に基づいて Y の値に関する予測と予測を行うことができる数学的モデリングの形式です。

単純な線形回帰モデルと複数の線形回帰モデルは、線形回帰の 2 つの主要な形式です。

相関係数、回帰直線、残差プロット、線形回帰式などの言葉は重要です。 開始するには、いくつかの基本的な線形回帰の例を参照してください。

6. K最近傍

N-nearest-neighbor アルゴリズムは、データ ポイントが複数のグループのいずれかに属する可能性を判断するデータ分類アルゴリズムです。 これは、データ ポイントとグループの間の距離によって異なります。
k-NN は、回帰と分類に使用される最も重要なノンパラメトリック手法の 1 つであるため、これまでで最高のデータ サイエンス トピックの 1 つです。
データ サイエンティストは、いくつかのスキルを挙げると、隣人を決定し、分類ルールを使用し、k を選択できる必要があります。 最も重要なテキスト マイニングおよび異常検出アルゴリズムの 1 つは、K 最近傍です。

7.ナイーブベイズ

「単純ベイズ」という用語は、ベイズの定理に基づく分類アルゴリズムのグループを指します。
Naive Bayes は、スパム検出やドキュメント分類など、多くの重要な用途を持つ機械学習手法です。
Naive Bayes にはさまざまなバリエーションがあります。 多項単純ベイズ、ベルヌーイ単純ベイズ、および二値多項単純ベイズが最も一般的です。

8. 分類木と回帰木 (CART)

デシジョン ツリー アルゴリズムは、予測モデリングと機械学習アルゴリズムで重要な役割を果たします。

デシジョン ツリーは、データ マイニング、統計、および機械学習で使用される予測モデリング手法であり、ツリーの形式で分類または回帰モデルを構築します (したがって、回帰ツリー、分類ツリー、およびデシジョン ツリーと呼ばれます)。

これらは、カテゴリ データと連続データの両方に使用できます。

CART デシジョン ツリーの方法論、分類ツリー、回帰ツリー、対話型ダイホートマイザー、C4.5、C5.5、デシジョン スタンプ、条件付きデシジョン ツリー、M5、およびこの分野で知っておくべきその他の用語とトピック。

9.ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は、線形回帰と同様に、最も古いデータ サイエンスのトピックおよび分野の 1 つであり、信頼できる変数と独立変数の間の関係を探ります。

ただし、従属変数が 2 分変数の場合は、ロジスティック回帰分析 (2 値) を使用します。

シグモイド関数、S 字型曲線、カテゴリ説明変数を使用した多重ロジスティック回帰、カテゴリ予測変数と連続予測変数を組み合わせた多重バイナリ ロジスティック回帰などがあります。

10.ニューラルネットワーク

今日、ニューラル ネットワークは機械学習において大きな成功を収めています。 ニューラル ネットワーク (人工ニューラル ネットワークとも呼ばれます) は、人間の脳ニューロンの機能をシミュレートするハードウェアおよびソフトウェア システムです。

人工ニューロン システムを開発する主な目的は、データ パターンを学習し、分類、回帰、予測などの機能を実行するようにトレーニングできるシステムを開発することです。

ニューラル ネットワークなどのディープ ラーニング テクノロジは、複雑な信号処理やパターン認識の問題を解決するために使用されます。 ここでのキーワードはパーセプトロン、バックプロパゲーション、ホップフィールド ネットワークであり、これらはすべてニューラル ネットワークの定義と構造に貢献しています。

高度なデータ サイエンスのトピック

上記のトピックは、データ サイエンスの基礎の一部です。 より高度なトピックのリストを次に示します。

• 判別分析
• 関連付けルール
• クラスター分析
• 時系列
• 回帰ベースの予測
• 平滑化方法
• タイムスタンプと財務モデリング
• 不正検出
• データ エンジニアリング – Hadoop、MapReduce、Pregel。
• GIS と空間データ

データサイエンスで好きな科目は何ですか? あなたの考えをコメントしてください。