당신이 알아야 할 데이터 과학 주제

의심할 여지 없이 데이터 과학 주제 및 영역은 오늘날 가장 일반적인 비즈니스 주제 중 하나입니다.

데이터 분석가 및 비즈니스 인텔리전스 전문가 외에도 마케팅 담당자, C급 경영진, 재무 담당자 및 기타 사람들은 데이터 기술과 지식을 개선하기를 원합니다.

데이터 과학 및 데이터 처리, 기계 학습, 인공 지능, 신경망 및 기타 분야는 모두 데이터 세계의 우산에 속합니다.

이 페이지에서는 어디에 집중해야 하는지 파악하는 데 도움이 되도록 기본 및 고급 데이터 과학 주제 목록을 작성했습니다.

또한 데이터 과학 업무 면접 질문을 준비하는 데 도움이 되는 가이드로 사용할 수 있는 인기 있는 주제입니다.

필독: 왜 데이터 과학이 중요한가?

1. 데이터 마이닝

이것은 광범위한 데이터 과학 주제의 한 예일 뿐입니다.

데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트의 추세를 식별하기 위한 반복적인 절차입니다. 기계 학습, 통계, 데이터베이스 시스템 및 기타 접근 방식과 기술이 포함됩니다.

데이터 마이닝의 두 가지 주요 목표는 데이터 세트의 패턴을 식별하고 문제를 해결하기 위해 추세와 관계를 생성하는 것입니다.

문제 사양, 데이터 검색, 데이터 계획, 모델링, 평가 및 구현은 데이터 마이닝 프로세스의 일반적인 단계입니다.
분류, 예측, 연관법칙, 데이터 축소, 데이터 발견, 지도 및 비지도 학습, 데이터 세트 구성, 데이터 세트에서 샘플링, 모델 구성 등은 모두 데이터 마이닝에 사용되는 단어입니다.

2. 데이터 시각화

데이터를 그래픽 형식으로 표시하는 것을 데이터 시각화라고 합니다. .

이를 통해 모든 수준의 의사 결정권자는 데이터와 분석이 시각적으로 표시되어 귀중한 패턴이나 추세를 파악할 수 있습니다.

또 다른 광범위한 주제는 기본 그래프 형식(예: 선 그래프, 막대 그래프, 산점도, 히스토그램, 상자 및 위스커 플롯, 히트맵)의 해석 및 적용을 포함하는 데이터 시각화입니다.

이 그래프는 필수적입니다. 또한 변수 추가 및 색상, 크기, 모양 및 애니메이션 사용과 같은 다차원 변수에 대해 배워야 합니다.

조작도 여기에 요인입니다. 데이터는 크기 조정, 확대/축소, 필터링 및 집계가 가능해야 합니다. 지도 차트 및 트리 지도와 같은 고급 시각화를 사용하는 것도 바람직한 기능입니다.

3. 차원 축소 방법 및 기법

차원 축소 방법은 큰 데이터 세트를 더 짧은 시간에 동등한 정보를 제공하는 더 작은 데이터 세트로 변환하는 것을 수반합니다.

즉, 차원 축소는 무작위 변수의 수를 줄이기 위한 기계 학습 및 통계 기술 및 방법의 집합입니다.
차원 축소는 다양한 방법과 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.

결측값, 낮은 분산, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 높은 상관관계, 요인 분석, 주성분 분석 및 후방 특징 제거가 가장 일반적입니다.

4. 분류

데이터 컬렉션에 범주를 할당하기 위한 중앙 데이터 마이닝 기술은 분류입니다.

목표는 신뢰할 수 있는 데이터 분석 및 예측 수집을 지원하는 것입니다.

많은 수의 데이터 세트를 효과적으로 분석하기 위한 가장 중요한 기술 중 하나는 분류입니다.

가장 인기 있는 데이터 과학 과목 중 하나는 분류입니다. 데이터 과학자는 분류 알고리즘을 사용하여 다양한 비즈니스 문제를 해결할 수 있어야 합니다.

여기에는 무엇보다도 분류 문제를 식별하고, 일변량 및 이변량 시각화를 사용하여 데이터를 시각화하고, 데이터를 추출 및 준비하고, 분류 모델을 구성하고, 모델을 평가하는 방법을 이해하는 것이 포함됩니다. 여기서 주요 개념 중 일부는 선형 및 비선형 분류기입니다.

5. 단순 및 다중 선형 회귀

독립변수 X와 종속변수 Y의 관계를 분석하기 위해 선형회귀모형은 가장 기본적인 통계모형 중 하나이다.

다양한 X 값을 기반으로 Y 값에 대해 예측하고 예측할 수 있는 수학적 모델링의 한 형태입니다.

단순 선형 회귀 모델과 다중 선형 회귀 모델은 선형 회귀의 두 가지 주요 형태입니다.

상관 계수, 회귀선, 잔차 도표, 선형 회귀 방정식 등과 같은 단어가 중요합니다. 시작하려면 몇 가지 기본 선형 회귀 예제를 참조하세요.

6. K-최근접 이웃

N-최근접 이웃 알고리즘은 데이터 포인트가 여러 그룹 중 하나에 속할 가능성을 결정하는 데이터 분류 알고리즘입니다. 데이터 포인트와 그룹 사이의 거리에 따라 다릅니다.
k-NN은 회귀 및 분류에 사용되는 가장 중요한 비모수적 방법 중 하나이기 때문에 최고의 데이터 과학 주제 중 하나입니다.
데이터 과학자는 이웃을 결정하고 분류 규칙을 사용하며 k를 선택하여 몇 가지 기술을 말할 수 있어야 합니다. 가장 중요한 텍스트 마이닝 및 이상 탐지 알고리즘 중 하나는 K-최근접 이웃입니다.

7. 나이브 베이즈

나이브 베이즈(Naive Bayes)라는 용어는 베이즈 정리(Bayes Theorem)에 기반한 분류 알고리즘 그룹을 나타냅니다.
Naive Bayes는 스팸 탐지 및 문서 분류를 포함하여 여러 가지 중요한 용도가 있는 기계 학습 기술입니다.
다양한 Naive Bayes 변형이 있습니다. Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes 및 Binarized Multinomial Naive Bayes가 가장 일반적입니다.

8. 분류 및 회귀 트리(CART)

의사 결정 트리 알고리즘은 예측 모델링 및 기계 학습 알고리즘에서 중요한 역할을 합니다.

의사 결정 트리는 트리 형태로 분류 또는 회귀 모델을 구성하는 데이터 마이닝, 통계 및 기계 학습에 사용되는 예측 모델링 기술입니다(따라서 회귀 및 분류 트리 및 의사결정 트리라는 이름이 지정됨).

범주형 데이터와 연속형 데이터 모두에 사용할 수 있습니다.

CART 결정 트리 방법론, 분류 트리, 회귀 트리, 대화식 이분화기, C4.5, C5.5, 결정 스텀프, 조건부 결정 트리, M5 및 이 영역에서 익숙해야 하는 기타 용어와 주제.

9. 로지스틱 회귀

선형 회귀와 마찬가지로 로지스틱 회귀는 가장 오래된 데이터 과학 주제 및 분야 중 하나이며 신뢰할 수 있는 변수와 독립 변수 간의 관계를 탐구합니다.

그러나 종속변수가 이분법적일 경우 로지스틱 회귀분석(이진법)을 사용합니다.

S자형 함수, S자형 곡선, 범주형 설명 변수를 사용한 다중 로지스틱 회귀, 범주형 및 연속형 예측 변수의 조합을 사용한 다중 이진 로지스틱 회귀 및 기타 단어를 접할 수 있습니다.

10.신경망

오늘날 신경망은 기계 학습에서 큰 성공을 거두고 있습니다. 신경망(인공 신경망이라고도 함)은 인간 뇌 뉴런의 기능을 시뮬레이션하는 하드웨어 및 소프트웨어 시스템입니다.

인공 뉴런 시스템 개발의 주요 목표는 데이터 패턴을 학습하고 분류, 회귀, 예측 등과 같은 기능을 수행하도록 훈련될 수 있는 시스템을 개발하는 것입니다.

신경망과 같은 딥 러닝 기술은 복잡한 신호 처리 및 패턴 인식 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 여기서 핵심 단어는 신경망의 정의와 구조에 기여하는 퍼셉트론, 역전파 및 홉필드 네트워크입니다.

고급 데이터 과학 주제

위에 나열된 주제는 데이터 과학의 기본 사항 중 일부입니다. 다음은 고급 주제 목록입니다.

• 판별 분석
• 연결 규칙
• 클러스터 분석
• 시계열
• 회귀 기반 예측
• 평활화 방법
• 타임스탬프 및 재무 모델링
• 사기 감지
• 데이터 엔지니어링 – Hadoop, MapReduce, Pregel.
• GIS 및 공간 데이터

데이터 과학에서 가장 좋아하는 과목은 무엇입니까? 당신의 생각을 댓글로 남겨주세요.