Subiecte de știință a datelor pe care trebuie să le cunoașteți

Fără îndoială, subiectele și domeniile științei datelor sunt printre cele mai comune subiecte de afaceri astăzi.

Marketerii, directorii de nivel C, finanțatorii și alții, pe lângă analiștii de date și experții în business intelligence, doresc să-și îmbunătățească abilitățile și cunoștințele privind datele.

Știința datelor și procesarea datelor, învățarea automată, inteligența artificială, rețelele neuronale și alte domenii se încadrează toate sub umbrela lumii datelor.

Pe această pagină, am compilat o listă de subiecte de bază și avansate de știință a datelor pentru a vă ajuta să vă dați seama unde ar trebui să vă concentrați eforturile.

În plus, sunt subiecte în tendințe pe care le puteți folosi ca ghid pentru a vă ajuta să vă pregătiți pentru întrebările interviului de lucru în domeniul științei datelor.

TREBUIE CITIT: De ce este importantă știința datelor?

1. Exploatarea datelor

Acesta este doar un exemplu de subiect larg de știință a datelor.

Exploatarea datelor este o procedură iterativă pentru identificarea tendințelor în seturi mari de date. Sunt incluse învățarea automată, statisticile, sistemele de baze de date și alte abordări și tehnici.

Cele două obiective principale ale minării de date sunt identificarea tiparelor într-un set de date și crearea de tendințe și relații pentru a rezolva probleme.

Specificarea problemei, descoperirea datelor, planificarea datelor, modelarea, evaluarea și implementarea sunt etapele generale ale procesului de extragere a datelor.
Clasificarea, prognozele, legile de asociere, reducerea datelor, descoperirea datelor, învățarea supravegheată și nesupravegheată, organizarea setului de date, eșantionarea din seturi de date, construirea unui model și așa mai departe sunt toate cuvintele folosite în mineritul de date.

2. Vizualizarea datelor

Prezentarea datelor într-un format grafic este cunoscută sub denumirea de vizualizare a datelor .

Permite tuturor nivelurilor factorilor de decizie să vadă datele și analizele afișate vizual, permițându-le să identifice modele sau tendințe valoroase.

Un alt subiect amplu este vizualizarea datelor, care include interpretarea și aplicarea formelor de grafice de bază (cum ar fi grafice cu linii, grafice cu bare, diagrame de dispersie, histograme, diagrame cu casete și mustăți și hărți termice).

Aceste grafice sunt indispensabile. De asemenea, trebuie să învățați despre variabilele multidimensionale, cum ar fi adăugarea de variabile și utilizarea culorilor, scalei, formelor și animațiilor.

Manipularea este, de asemenea, un factor aici. Datele ar trebui să poată fi defalcate, mărite, filtrate și agregate. Utilizarea vizualizărilor avansate, cum ar fi hărți și hărți arbore, este, de asemenea, o abilitate de dorit.

3. Metode și tehnici de reducere a dimensiunii

Metoda de reducere a dimensiunii implică transformarea unui set mare de date într-un set de date mai mic, care oferă informații echivalente într-un timp mai scurt.

Cu alte cuvinte, reducerea dimensionalității este un set de tehnici și metode de învățare automată și statistică pentru reducerea numărului de variabile aleatoare.
Reducerea dimensiunii poate fi realizată folosind o varietate de metode și tehnici.

Valorile lipsă, Varianța scăzută, Arborele de decizie, Pădurea aleatorie, Corelația ridicată, Analiza factorială, Analiza componentelor principale și Eliminarea caracteristicilor inverse sunt printre cele mai comune.

4. Clasificare

O tehnică centrală de extragere a datelor pentru atribuirea de categorii unei colecții de date este clasificarea.

Scopul este de a ajuta la colectarea de analize și prognoze de date fiabile.

Una dintre cele mai importante tehnici pentru analiza eficientă a unui număr mare de seturi de date este clasificarea.

Unul dintre cele mai fierbinți subiecte din știința datelor este clasificarea. Un cercetător de date ar trebui să fie capabil să rezolve diverse probleme de afaceri folosind algoritmi de clasificare.

Aceasta implică înțelegerea modului de identificare a unei probleme de clasificare, vizualizarea datelor utilizând vizualizarea univariată și bivariată, extragerea și pregătirea datelor, construirea modelelor de clasificare și evaluarea modelelor, printre altele. Unele dintre conceptele principale de aici sunt clasificatorii liniari și neliniari.

5. Regresie liniară simplă și multiplă

Pentru analiza relațiilor dintre o variabilă independentă X și o variabilă dependentă Y, modelele de regresie liniară sunt unul dintre cele mai de bază modele statistice.

Este o formă de modelare matematică care vă permite să faceți predicții și prognoze despre valoarea lui Y pe baza diferitelor valori X.

Modelele de regresie liniară simplă și modelele de regresie liniară multiplă sunt cele două forme majore de regresie liniară.

Cuvinte precum coeficient de corelație, linie de regresie, diagramă reziduală, ecuație de regresie liniară și așa mai departe sunt importante. Vedeți câteva exemple de regresie liniară de bază pentru a începe.

6. K-cel mai apropiat vecin

Algoritmul N-nearest-neighbor este un algoritm de clasificare a datelor care determină cât de probabil este un punct de date să aparțină unuia dintre mai multe grupuri. Depinde de distanța dintre punctul de date și grup.
k-NN este unul dintre cele mai bune subiecte de știință a datelor, deoarece este una dintre cele mai importante metode non-parametrice utilizate pentru regresie și clasificare.
Un cercetător de date ar trebui să fie capabil să determine vecinii, să folosească reguli de clasificare și să aleagă k, pentru a numi câteva abilități. Unul dintre cei mai importanți algoritmi de extragere a textului și de detectare a anomaliilor este K-nearest neighbour.

7. Bayes naiv

Termenul „Naive Bayes” se referă la un grup de algoritmi de clasificare bazați pe teorema Bayes.
Naive Bayes este o tehnică de învățare automată care are o serie de utilizări importante, inclusiv detectarea spam-ului și clasificarea documentelor.
Există diverse variante Naive Bayes. Bayes naiv multinomial, Bayes naiv Bernoulli și Bayes naiv multinomial binarizat sunt cele mai comune.

8. Arbori de clasificare și regresie (CART)

Algoritmii arborilor de decizie joacă un rol important în modelarea predictivă și algoritmii de învățare automată.

Arborele de decizie este o tehnică de modelare predictivă utilizată în extragerea datelor, statistică și învățarea automată care construiește modele de clasificare sau regresie sub forma unui arbore (de unde și denumirea arbori de regresie și clasificare și arbori de decizie).

Ele pot fi utilizate atât pentru date categorice, cât și pentru date continue.

Metodologia arborelui de decizie CART, arborii de clasificare, arborii de regresie, dihotomizorul interactiv, C4.5, C5.5, ciotul de decizie, arborele de decizie condiționat, M5 și alți termeni și subiecte cu care ar trebui să fiți familiarizați în acest domeniu.

9. Regresie logistică

Regresia logistică, ca și regresia liniară, este unul dintre cele mai vechi subiecte și domenii ale științei datelor și explorează relația dintre variabilele de încredere și independente.

Cu toate acestea, atunci când variabila dependentă este dihotomică, folosim analiza de regresie logistică (binară).

Funcția sigmoidă, curba în formă de S, regresia logistică multiplă cu variabile explicative categorice, regresia logistică binară multiplă cu o combinație de predictori categoriali și continui și alte cuvinte pot fi întâlnite.

10.Rețele neuronale

În zilele noastre, rețelele neuronale au un succes uriaș în învățarea automată. Rețelele neuronale (cunoscute și ca rețele neuronale artificiale) sunt sisteme hardware și software care simulează funcționarea neuronilor creierului uman.

Scopul principal al dezvoltării unui sistem de neuroni artificiali este de a dezvolta sisteme care pot fi antrenate pentru a învăța modele de date și pentru a îndeplini funcții precum clasificarea, regresia, predicția și așa mai departe.

Tehnologiile de învățare profundă, cum ar fi rețelele neuronale, sunt utilizate pentru a rezolva probleme complexe de procesare a semnalului și de recunoaștere a modelelor. Cuvintele cheie aici sunt perceptron, back-propagation și Hopfield Network, toate contribuind la definirea și structura rețelelor neuronale.

Subiecte avansate de știință a datelor

Subiectele enumerate mai sus sunt câteva dintre elementele fundamentale ale științei datelor. Iată o listă cu subiecte mai avansate:

• Analiză discriminantă
• Regulile de asociere
• Analiza grupului
• Serii de timp
• Prognoza bazată pe regresie
• Metode de netezire
• Marcaje temporale și modelare financiară
• Detectarea fraudei
• Ingineria datelor – Hadoop, MapReduce, Pregel.
• GIS și date spațiale

Care sunt subiectele tale preferate în știința datelor? Lasă un comentariu cu gândurile tale.