您需要了解的数据科学主题

毫无疑问，数据科学主题和领域是当今最常见的商业主题之一。

除了数据分析师和商业智能专家之外，营销人员、C 级主管、金融家和其他人都希望提高他们的数据技能和知识。

数据科学与数据处理、机器学习、人工智能、神经网络等领域都属于数据世界的范畴。

在此页面上，我们编制了一份基础和高级数据科学主题列表，以帮助您确定应该将精力集中在哪里。

此外，它们是热门话题，您可以将其用作指南，帮助您准备数据科学工作面试问题。

必读：为什么数据科学很重要？

1. 数据挖掘

这只是广泛的数据科学主题的一个例子。

数据挖掘是识别大型数据集中趋势的迭代过程。 包括机器学习、统计、数据库系统和其他方法和技术。

数据挖掘的两个主要目标是识别数据集中的模式并创建趋势和关系以解决问题。

问题规范、数据发现、数据规划、建模、评估和实施是数据挖掘过程的一般阶段。
分类、预测、关联法则、数据缩减、数据发现、监督和非监督学习、数据集组织、从数据集中采样、构建模型等等都是数据挖掘中使用的词汇。

2.数据可视化

以图形格式呈现数据称为数据可视化 .

它允许各级决策者以可视方式查看数据和分析，从而发现有价值的模式或趋势。

另一个广泛的主题是数据可视化，其中包括基本图形形式（如折线图、条形图、散点图、直方图、箱线图和热图）的解释和应用。

这些图表是必不可少的。 您还必须了解多维变量，例如添加变量和使用颜色、比例、形状和动画。

操纵也是这里的一个因素。 数据应该能够被缩放、缩放、过滤和聚合。 使用地图图表和树状图等高级可视化也是一种理想的能力。

3. 降维方法和技巧

降维方法需要将大型数据集转换为在更短的时间内提供等效信息的较小数据集。

换句话说，降维是一组用于减少随机变量数量的机器学习和统计技术和方法。
可以使用多种方法和技术来完成降维。

缺失值、低方差、决策树、随机森林、高相关、因子分析、主成分分析和后向特征消除是最常见的。

4.分类

为数据集合分配类别的核心数据挖掘技术是分类。

目的是帮助收集可靠的数据分析和预测。

有效分析大量数据集的最重要技术之一是分类。

最热门的数据科学主题之一是分类。 数据科学家应该能够使用分类算法解决各种业务问题。

这包括了解如何识别分类问题、使用单变量和双变量可视化可视化数据、提取和准备数据、构建分类模型和评估模型等。 这里的一些主要概念是线性和非线性分类器。

5. 简单多元线性回归

为了分析自变量 X 和因变量 Y 之间的关系，线性回归模型是最基本的统计模型之一。

它是一种数学建模形式，可让您根据各种 X 值对 Y 的值进行预测和预测。

简单线性回归模型和多元线性回归模型是线性回归的两种主要形式。

相关系数、回归线、残差图、线性回归方程等词很重要。 请参阅一些基本的线性回归示例以开始使用。

6. K-最近邻

N-最近邻算法是一种数据分类算法，用于确定数据点属于多个组之一的可能性。 它取决于数据点和组之间的距离。
k-NN 是最好的数据科学主题之一，因为它是用于回归和分类的最重要的非参数方法之一。
数据科学家应该能够确定邻居、使用分类规则并选择 k 等技能。 最重要的文本挖掘和异常检测算法之一是 K 近邻。

7.朴素贝叶斯

术语“朴素贝叶斯”是指一组基于贝叶斯定理的分类算法。
朴素贝叶斯是一种机器学习技术，具有许多重要用途，包括垃圾邮件检测和文档分类。
有各种朴素贝叶斯变体。 多项朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯和二值化多项朴素贝叶斯是最常见的。

8.分类和回归树（CART）

决策树算法在预测建模和机器学习算法中发挥着重要作用。

决策树是一种用于数据挖掘、统计和机器学习的预测建模技术，它以树的形式构建分类或回归模型（因此称为回归和分类树以及决策树）。

它们可用于分类数据和连续数据。

CART 决策树方法、分类树、回归树、交互式 dihotomiser、C4.5、C5.5、决策树桩、条件决策树、M5 以及您在该领域应该熟悉的其他术语和主题。

9. 逻辑回归

逻辑回归与线性回归一样，是最古老的数据科学主题和领域之一，它探索了可靠变量和自变量之间的关系。

然而，当因变量是二分的时，我们使用逻辑回归分析（二元）。

可以遇到Sigmoid函数、S形曲线、带分类解释变量的多元逻辑回归、组合分类和连续预测变量的多元二元逻辑回归等词。

10.神经网络

如今，神经网络在机器学习方面取得了巨大的成功。 神经网络（也称为人工神经网络）是模拟人脑神经元功能的硬件和软件系统。

开发人工神经元系统的主要目的是开发可以被训练来学习数据模式并执行分类、回归、预测等功能的系统。

神经网络等深度学习技术用于解决复杂的信号处理和模式识别问题。 这里的关键词是感知器、反向传播和 Hopfield 网络，它们都有助于神经网络的定义和结构。

高级数据科学主题

上面列出的主题是数据科学的一些基础知识。 以下是更高级主题的列表：

• 判别分析
• 关联规则
• 聚类分析
• 时间序列
• 基于回归的预测
• 平滑方法
• 时间戳和财务建模
• 欺诈识别
• 数据工程——Hadoop、MapReduce、Pregel。
• 地理信息系统和空间数据

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