您需要了解的數據科學主題

毫無疑問，數據科學主題和領域是當今最常見的商業主題之一。

除了數據分析師和商業智能專家之外，營銷人員、C 級主管、金融家和其他人都希望提高他們的數據技能和知識。

數據科學與數據處理、機器學習、人工智能、神經網絡等領域都屬於數據世界的範疇。

在此頁面上，我們編制了一份基礎和高級數據科學主題列表，以幫助您確定應該將精力集中在哪裡。

此外，它們是熱門話題，您可以將其用作指南，幫助您準備數據科學工作面試問題。

必讀：為什麼數據科學很重要？

1. 數據挖掘

這只是廣泛的數據科學主題的一個例子。

數據挖掘是識別大型數據集中趨勢的迭代過程。 包括機器學習、統計、數據庫系統和其他方法和技術。

數據挖掘的兩個主要目標是識別數據集中的模式並創建趨勢和關係以解決問題。

問題規範、數據發現、數據規劃、建模、評估和實施是數據挖掘過程的一般階段。
分類、預測、關聯法則、數據縮減、數據發現、監督和非監督學習、數據集組織、從數據集中採樣、構建模型等等都是數據挖掘中使用的詞彙。

2.數據可視化

以圖形格式呈現數據稱為數據可視化 .

它允許各級決策者以可視方式查看數據和分析，從而發現有價值的模式或趨勢。

另一個廣泛的主題是數據可視化，其中包括基本圖形形式（如折線圖、條形圖、散點圖、直方圖、箱線圖和熱圖）的解釋和應用。

這些圖表是必不可少的。 您還必須了解多維變量，例如添加變量和使用顏色、比例、形狀和動畫。

操縱也是這裡的一個因素。 數據應該能夠被縮放、縮放、過濾和聚合。 使用地圖圖表和樹狀圖等高級可視化也是一種理想的能力。

3. 降維方法和技巧

降維方法需要將大型數據集轉換為在更短的時間內提供等效信息的較小數據集。

換句話說，降維是一組用於減少隨機變量數量的機器學習和統計技術和方法。
可以使用多種方法和技術來完成降維。

缺失值、低方差、決策樹、隨機森林、高相關、因子分析、主成分分析和後向特徵消除是最常見的。

4.分類

為數據集合分配類別的核心數據挖掘技術是分類。

目的是幫助收集可靠的數據分析和預測。

有效分析大量數據集的最重要技術之一是分類。

最熱門的數據科學主題之一是分類。 數據科學家應該能夠使用分類算法解決各種業務問題。

這包括了解如何識別分類問題、使用單變量和雙變量可視化可視化數據、提取和準備數據、構建分類模型和評估模型等。 這裡的一些主要概念是線性和非線性分類器。

5. 簡單多元線性回歸

為了分析自變量 X 和因變量 Y 之間的關係，線性回歸模型是最基本的統計模型之一。

它是一種數學建模形式，可讓您根據各種 X 值對 Y 的值進行預測和預測。

簡單線性回歸模型和多元線性回歸模型是線性回歸的兩種主要形式。

相關係數、回歸線、殘差圖、線性回歸方程等詞很重要。 請參閱一些基本的線性回歸示例以開始使用。

6. K-最近鄰

N-最近鄰算法是一種數據分類算法，用於確定數據點屬於多個組之一的可能性。 它取決於數據點和組之間的距離。
k-NN 是最好的數據科學主題之一，因為它是用於回歸和分類的最重要的非參數方法之一。
數據科學家應該能夠確定鄰居、使用分類規則並選擇 k 等技能。 最重要的文本挖掘和異常檢測算法之一是 K 近鄰。

7.樸素貝葉斯

術語“樸素貝葉斯”是指一組基於貝葉斯定理的分類算法。
樸素貝葉斯是一種機器學習技術，具有許多重要用途，包括垃圾郵件檢測和文檔分類。
有各種樸素貝葉斯變體。 多項樸素貝葉斯、伯努利樸素貝葉斯和二值化多項樸素貝葉斯是最常見的。

8.分類和回歸樹（CART）

決策樹算法在預測建模和機器學習算法中發揮著重要作用。

決策樹是一種用於數據挖掘、統計和機器學習的預測建模技術，它以樹的形式構建分類或回歸模型（因此稱為回歸和分類樹以及決策樹）。

它們可用於分類數據和連續數據。

CART 決策樹方法、分類樹、回歸樹、交互式 dihotomiser、C4.5、C5.5、決策樹樁、條件決策樹、M5 以及您在該領域應該熟悉的其他術語和主題。

9. 邏輯回歸

邏輯回歸與線性回歸一樣，是最古老的數據科學主題和領域之一，它探索了可靠變量和自變量之間的關係。

然而，當因變量是二分的時，我們使用邏輯回歸分析（二元）。

可以遇到Sigmoid函數、S形曲線、帶分類解釋變量的多元邏輯回歸、組合分類和連續預測變量的多元二元邏輯回歸等詞。

10.神經網絡

如今，神經網絡在機器學習方面取得了巨大的成功。 神經網絡（也稱為人工神經網絡）是模擬人腦神經元功能的硬件和軟件系統。

開發人工神經元系統的主要目的是開發可以被訓練來學習數據模式並執行分類、回歸、預測等功能的系統。

神經網絡等深度學習技術用於解決複雜的信號處理和模式識別問題。 這裡的關鍵詞是感知器、反向傳播和 Hopfield 網絡，它們都有助於神經網絡的定義和結構。

高級數據科學主題

上面列出的主題是數據科學的一些基礎知識。 以下是更高級主題的列表：

• 判別分析
• 關聯規則
• 聚類分析
• 時間序列
• 基於回歸的預測
• 平滑方法
• 時間戳和財務建模
• 欺詐識別
• 數據工程——Hadoop、MapReduce、Pregel。
• 地理信息系統和空間數據

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