Темы науки о данных, которые вам нужно знать

Без сомнения, темы и области науки о данных являются одними из самых распространенных тем бизнеса сегодня.

Маркетологи, руководители высшего звена, финансисты и другие, помимо аналитиков данных и экспертов по бизнес-аналитике, хотят улучшить свои навыки и знания в области данных.

Наука о данных и обработка данных, машинное обучение, искусственный интеллект, нейронные сети и другие области подпадают под понятие мира данных.

На этой странице мы составили список базовых и продвинутых тем по науке о данных, чтобы помочь вам понять, на чем следует сосредоточить свои усилия.

Кроме того, это популярные темы, которые вы можете использовать в качестве руководства, чтобы помочь вам подготовиться к вопросам собеседования по работе с данными.

ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ: Почему наука о данных важна?

1. Интеллектуальный анализ данных

Это всего лишь один пример широкой темы науки о данных.

Интеллектуальный анализ данных — это итеративная процедура выявления тенденций в больших наборах данных. Сюда входят машинное обучение, статистика, системы баз данных и другие подходы и методы.

Двумя основными целями интеллектуального анализа данных являются выявление закономерностей в наборе данных и создание тенденций и взаимосвязей для решения проблем.

Спецификация проблемы, обнаружение данных, планирование данных, моделирование, оценка и реализация являются общими этапами процесса интеллектуального анализа данных.
Классификация, прогнозы, законы ассоциации, сокращение данных, обнаружение данных, контролируемое и неконтролируемое обучение, организация наборов данных, выборка из наборов данных, построение модели и т. д. — все это слова, используемые в интеллектуальном анализе данных.

2. Визуализация данных

Представление данных в графическом формате называется визуализацией данных. .

Это позволяет лицам, принимающим решения, на всех уровнях видеть данные и аналитику, отображаемые визуально, что позволяет им выявлять ценные закономерности или тенденции.

Другой обширной темой является визуализация данных, которая включает в себя интерпретацию и применение основных форм графиков (таких как линейные графики, гистограммы, точечные диаграммы, гистограммы, диаграммы с ячейками и усами, а также тепловые карты).

Эти графики незаменимы. Вы также должны узнать о многомерных переменных, таких как добавление переменных и использование цветов, масштаба, форм и анимации.

Манипуляции здесь тоже играют роль. Данные должны иметь возможность масштабирования, масштабирования, фильтрации и агрегирования. Использование расширенных визуализаций, таких как карты и древовидные карты, также является желательной способностью.

3. Методы и приемы уменьшения размера

Метод уменьшения размерности влечет за собой преобразование большого набора данных в меньший набор данных, который предлагает эквивалентную информацию за более короткий промежуток времени.

Другими словами, уменьшение размерности — это набор методов и методов машинного обучения и статистики для уменьшения количества случайных величин.
Уменьшение размера может быть достигнуто с использованием различных методов и приемов.

Пропущенные значения, низкая дисперсия, деревья решений, случайный лес, высокая корреляция, факторный анализ, анализ основных компонентов и обратное исключение признаков являются одними из наиболее распространенных.

4. Классификация

Основным методом интеллектуального анализа данных для присвоения категорий набору данных является классификация.

Цель состоит в том, чтобы помочь в сборе надежных данных анализа и прогнозов.

Одним из важнейших методов эффективного анализа большого количества наборов данных является классификация.

Одной из самых популярных тем в области науки о данных является классификация. Специалист по данным должен уметь решать различные бизнес-задачи, используя алгоритмы классификации.

Это включает в себя понимание того, как идентифицировать проблему классификации, визуализировать данные с использованием одномерной и двумерной визуализации, извлекать и подготавливать данные, строить модели классификации и оценивать модели, среди прочего. Некоторыми из основных концепций здесь являются линейные и нелинейные классификаторы.

5. Простая и множественная линейная регрессия

Для анализа отношений между независимой переменной X и зависимой переменной Y модели линейной регрессии являются одной из самых основных статистических моделей.

Это форма математического моделирования, которая позволяет вам делать предсказания и прогнозы относительно значения Y на основе различных значений X.

Простые модели линейной регрессии и модели множественной линейной регрессии являются двумя основными формами линейной регрессии.

Важны такие слова, как коэффициент корреляции, линия регрессии, остаточный график, уравнение линейной регрессии и т. д. Посмотрите несколько основных примеров линейной регрессии, чтобы начать.

6. K-ближайший сосед

Алгоритм N ближайших соседей — это алгоритм классификации данных, который определяет, насколько вероятно, что точка данных принадлежит к одной из нескольких групп. Это зависит от расстояния между точкой данных и группой.
k-NN — одна из лучших тем для науки о данных, поскольку это один из самых важных непараметрических методов, используемых для регрессии и классификации.
Специалист по данным должен уметь определять соседей, использовать правила классификации и выбирать k, и это лишь некоторые из навыков. Одним из наиболее важных алгоритмов интеллектуального анализа текста и обнаружения аномалий является K-ближайший сосед.

7. Наивный Байес

Термин «Наивный Байес» относится к группе алгоритмов классификации, основанных на теореме Байеса.
Наивный Байес — это метод машинного обучения, который имеет ряд важных применений, включая обнаружение спама и классификацию документов.
Существуют различные варианты Наивного Байеса. Полиномиальный наивный байесовский метод, бернуллиевский наивный байесовский метод и бинаризованный полиномиальный наивный байесовский метод являются наиболее распространенными.

8. Деревья классификации и регрессии (CART)

Алгоритмы деревьев решений играют важную роль в алгоритмах прогнозного моделирования и машинного обучения.

Дерево решений — это метод прогнозного моделирования, используемый в интеллектуальном анализе данных, статистике и машинном обучении, который строит модели классификации или регрессии в форме дерева (отсюда и названия деревьев регрессии и классификации и деревьев решений).

Их можно использовать как для категорийных, так и для непрерывных данных.

Методология дерева решений CART, деревья классификации, деревья регрессии, интерактивный дихотомайзер, C4.5, C5.5, пень решения, условное дерево решений, M5 и другие термины и темы, с которыми вы должны быть знакомы в этой области.

9. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия, как и линейная регрессия, является одной из старейших тем и областей науки о данных, и она исследует взаимосвязь между надежными и независимыми переменными.

Однако, когда зависимая переменная является дихотомической, мы используем логистический регрессионный анализ (бинарный).

Можно встретить сигмовидную функцию, S-образную кривую, множественную логистическую регрессию с категориальными независимыми переменными, множественную бинарную логистическую регрессию с комбинацией категориальных и непрерывных предикторов и другими словами.

10. Нейронные сети

В настоящее время нейронные сети пользуются огромным успехом в машинном обучении. Нейронные сети (также известные как искусственные нейронные сети) — это аппаратные и программные системы, имитирующие работу нейронов человеческого мозга.

Основная цель разработки системы искусственных нейронов состоит в том, чтобы разработать системы, которые можно обучить для изучения шаблонов данных и выполнения таких функций, как классификация, регрессия, предсказание и т. д.

Технологии глубокого обучения, такие как нейронные сети, используются для решения сложных задач обработки сигналов и распознавания образов. Ключевые слова здесь — персептрон, обратное распространение и сеть Хопфилда, которые вносят свой вклад в определение и структуру нейронных сетей.

Расширенные темы науки о данных

Темы, перечисленные выше, являются одними из основ науки о данных. Вот список более сложных тем:

• Дискриминантный анализ
• Правила ассоциации
• Кластерный анализ
• Временные ряды
• Прогнозирование на основе регрессии
• Методы сглаживания
• Временные метки и финансовое моделирование
• Обнаружение мошенничества
• Инжиниринг данных — Hadoop, MapReduce, Pregel.
• ГИС и пространственные данные

Какие ваши любимые предметы в науке о данных? Оставьте комментарий со своими мыслями.