Argomenti di scienza dei dati che devi conoscere

Senza dubbio, gli argomenti e le aree della scienza dei dati sono oggi tra gli argomenti di business più comuni.

Gli esperti di marketing, i dirigenti di livello C, i finanzieri e altri, oltre ad analisti di dati ed esperti di business intelligence, desiderano migliorare le proprie competenze e conoscenze sui dati.

La scienza dei dati e l'elaborazione dei dati, l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale, le reti neurali e altri campi rientrano tutti nell'ambito del mondo dei dati.

In questa pagina abbiamo compilato un elenco di argomenti di base e avanzati di scienza dei dati per aiutarti a capire dove concentrare i tuoi sforzi.

Inoltre, sono argomenti di tendenza che puoi utilizzare come guida per aiutarti a prepararti per le domande del colloquio di lavoro sulla scienza dei dati.

DA LEGGERE: Perché la scienza dei dati è importante?

1. Estrazione di dati

Questo è solo un esempio di un ampio argomento di data science.

Il data mining è una procedura iterativa per identificare le tendenze in grandi set di dati. Sono inclusi l'apprendimento automatico, le statistiche, i sistemi di database e altri approcci e tecniche.

I due obiettivi principali del data mining sono identificare i modelli in un set di dati e creare tendenze e relazioni per risolvere i problemi.

La specifica del problema, l'individuazione dei dati, la pianificazione dei dati, la modellazione, la valutazione e l'implementazione sono le fasi generali del processo di data mining.
Classificazione, previsioni, leggi di associazione, riduzione dei dati, scoperta dei dati, apprendimento supervisionato e non supervisionato, organizzazione di set di dati, campionamento da set di dati, costruzione di un modello e così via sono tutte parole usate nel data mining.

2. Visualizzazione dei dati

La presentazione dei dati in un formato grafico è nota come visualizzazione dei dati .

Consente a tutti i livelli di decisori di vedere dati e analisi visualizzati visivamente, consentendo loro di individuare modelli o tendenze di valore.

Un altro argomento ampio è la visualizzazione dei dati, che include l'interpretazione e l'applicazione di forme di grafici di base (come grafici a linee, grafici a barre, grafici a dispersione, istogrammi, grafici a scatola e baffi e mappe di calore).

Questi grafici sono indispensabili. Devi anche conoscere le variabili multidimensionali, come l'aggiunta di variabili e l'utilizzo di colori, scala, forme e animazioni.

Anche la manipolazione è un fattore qui. I dati dovrebbero essere in grado di essere ridimensionati, ingranditi, filtrati e aggregati. Anche l'utilizzo di visualizzazioni avanzate come mappe cartografiche e mappe ad albero è un'abilità desiderabile.

3. Metodi e tecniche di riduzione dimensionale

Il metodo di riduzione delle dimensioni prevede la trasformazione di un set di dati di grandi dimensioni in un set di dati più piccolo che offre informazioni equivalenti in un lasso di tempo più breve.

In altre parole, la riduzione della dimensionalità è un insieme di tecniche e metodi di machine learning e statistica per ridurre il numero di variabili casuali.
La riduzione dimensionale può essere ottenuta utilizzando una varietà di metodi e tecniche.

I valori mancanti, la varianza bassa, gli alberi decisionali, la foresta casuale, la correlazione elevata, l'analisi fattoriale, l'analisi dei componenti principali e l'eliminazione delle caratteristiche all'indietro sono tra i più comuni.

4. Classificazione

Una tecnica di data mining centrale per l'assegnazione di categorie a una raccolta di dati è la classificazione.

L'obiettivo è aiutare nella raccolta di analisi e previsioni di dati affidabili.

Una delle tecniche più importanti per analizzare efficacemente un gran numero di set di dati è la classificazione.

Una delle materie più importanti di scienza dei dati è la classificazione. Un data scientist dovrebbe essere in grado di risolvere vari problemi aziendali utilizzando algoritmi di classificazione.

Ciò implica comprendere come identificare un problema di classificazione, visualizzare i dati utilizzando la visualizzazione univariata e bivariata, estrarre e preparare dati, costruire modelli di classificazione e valutare modelli, tra le altre cose. Alcuni dei concetti principali qui sono classificatori lineari e non lineari.

5. Regressione lineare semplice e multipla

Per analizzare le relazioni tra una variabile indipendente X e una variabile dipendente Y, i modelli di regressione lineare sono uno dei modelli statistici più basilari.

È una forma di modellazione matematica che consente di fare previsioni e previsioni sul valore di Y in base a vari valori X.

I modelli di regressione lineare semplice e i modelli di regressione lineare multipla sono le due forme principali di regressione lineare.

Parole come coefficiente di correlazione, retta di regressione, grafico residuo, equazione di regressione lineare e così via sono importanti. Vedere alcuni esempi di regressione lineare di base per iniziare.

6. K-vicino più vicino

L'algoritmo N-neighbor più vicino è un algoritmo di classificazione dei dati che determina la probabilità che un punto dati appartenga a uno di diversi gruppi. Dipende dalla distanza tra il punto dati e il gruppo.
k-NN è uno dei migliori argomenti di scienza dei dati da sempre poiché è uno dei più importanti metodi non parametrici utilizzati per la regressione e la classificazione.
Un data scientist dovrebbe essere in grado di determinare i vicini, utilizzare regole di classificazione e scegliere k, per nominare alcune abilità. Uno dei più importanti algoritmi di estrazione di testo e rilevamento delle anomalie è K-nearest neighbor.

7. Bayes ingenuo

Il termine "Naive Bayes" si riferisce a un gruppo di algoritmi di classificazione basati sul teorema di Bayes.
Naive Bayes è una tecnica di apprendimento automatico che ha una serie di usi importanti, tra cui il rilevamento dello spam e la classificazione dei documenti.
Esistono varie varianti di Naive Bayes. Le più comuni sono le multinomiali Naive Bayes, le Bernoulli Naive Bayes e le multinomiali binarie Naive Bayes.

8. Classificazione e alberi di regressione (CART)

Gli algoritmi degli alberi decisionali svolgono un ruolo importante nella modellazione predittiva e negli algoritmi di apprendimento automatico.

L'albero decisionale è una tecnica di modellazione predittiva utilizzata nel data mining, nella statistica e nell'apprendimento automatico che costruisce modelli di classificazione o regressione sotto forma di albero (da cui i nomi di alberi di regressione e classificazione e alberi decisionali).

Possono essere utilizzati sia per dati categoriali che continui.

Metodologia dell'albero decisionale CART, alberi di classificazione, alberi di regressione, dihotomizzatore interattivo, C4.5, C5.5, moncone decisionale, albero decisionale condizionale, M5 e altri termini e argomenti che dovresti conoscere in quest'area.

9. Regressione logistica

La regressione logistica, come la regressione lineare, è uno dei più antichi argomenti e campi della scienza dei dati ed esplora la relazione tra variabili affidabili e indipendenti.

Tuttavia, quando la variabile dipendente è dicotomica, utilizziamo l'analisi di regressione logistica (binaria).

Si possono incontrare funzione sigmoidea, curva a forma di S, regressione logistica multipla con variabili esplicative categoriali, regressione logistica binaria multipla con una combinazione di predittori categoriali e continui e altre parole.

10. Reti neurali

Al giorno d'oggi, le reti neurali sono un enorme successo nell'apprendimento automatico. Le reti neurali (note anche come reti neurali artificiali) sono sistemi hardware e software che simulano il funzionamento dei neuroni del cervello umano.

L'obiettivo principale dello sviluppo di un sistema di neuroni artificiali è quello di sviluppare sistemi che possono essere addestrati per apprendere modelli di dati ed eseguire funzioni come classificazione, regressione, previsione e così via.

Le tecnologie di deep learning come le reti neurali vengono utilizzate per risolvere complessi problemi di elaborazione del segnale e riconoscimento di schemi. Le parole chiave qui sono perceptron, back-propagation e Hopfield Network, che contribuiscono tutte alla definizione e alla struttura delle reti neurali.

Argomenti avanzati di scienza dei dati

Gli argomenti sopra elencati sono alcuni dei fondamenti della scienza dei dati. Ecco un elenco di argomenti più avanzati:

• Analisi discriminante
• Regole dell'associazione
• Analisi di gruppo
• Serie temporali
• Previsione basata sulla regressione
• Metodi di levigatura
• Time stamp e modelli finanziari
• Intercettazione di una frode
• Ingegneria dei dati: Hadoop, MapReduce, Pregel.
• GIS e dati spaziali

Quali sono le tue materie preferite nella scienza dei dati? Lascia un commento con i tuoi pensieri.