Il ne fait aucun doute que les sujets et domaines de science des données sont parmi les points d’affaires les plus chauds aujourd’hui.

Non seulement les analystes de données et les spécialistes de l’informatique décisionnelle visent à faire progresser leurs compétences et leurs connaissances en matière de données, mais également les spécialistes du marketing, les gestionnaires de niveau C, les financiers, etc.
Data world est un vaste domaine qui couvre des sujets mathématiques et statistiques pour la science des données et l’exploration de données, l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones, etc.

Sur cette page, nous avons rassemblé quelques sujets de base et avancés en science des données pour vous donner des idées où maîtriser vos compétences.

De plus, ce sont des sujets chauds que vous pouvez utiliser pour vous préparer aux questions d’entretien d’embauche en science des données.

 Sujets de science des données - infographie

1. Le cœur du processus d’exploration de données

Ceci est un exemple d’un vaste sujet de science des données.

Qu’est-ce que c’est ?

L’exploration de données est un processus itératif qui consiste à découvrir des modèles dans de grands ensembles de données. Il comprend des méthodes et des techniques telles que l’apprentissage automatique, les statistiques, les systèmes de base de données, etc.

Les deux principaux objectifs de l’exploration de données sont de découvrir des modèles et d’établir des tendances et des relations dans un ensemble de données afin de résoudre des problèmes.

Les étapes générales du processus d’exploration de données sont: la définition du problème, l’exploration des données, la préparation des données, la modélisation, l’évaluation et le déploiement.

Les principaux termes liés à l’exploration de données sont la classification, les prédictions, les règles d’association, la réduction des données, l’exploration de données, l’apprentissage supervisé et non supervisé, l’organisation des ensembles de données, l’échantillonnage à partir d’ensembles de données, la construction d’un modèle, etc.

2. Visualisation des données

Qu’est-ce que c’est ?

La visualisation de données est la présentation de données sous un format graphique.

Il permet aux décideurs de tous les niveaux de voir les données et les analyses présentées visuellement, afin qu’ils puissent identifier des modèles ou des tendances précieux.

La visualisation des données est un autre vaste sujet qui couvre la compréhension et l’utilisation de types de graphiques de base (tels que les graphiques linéaires, les graphiques à barres, les diagrammes de dispersion, les histogrammes, les diagrammes à moustaches et à moustaches, les cartes thermiques.

Vous ne pouvez pas vous passer de ces graphiques. De plus, vous devez en apprendre davantage sur les variables multidimensionnelles en ajoutant des variables et en utilisant des couleurs, des tailles, des formes et des animations.

La manipulation joue également un rôle ici. Vous devriez pouvoir coquin, zoomer, filtrer, agréger des données.

L’utilisation de certaines visualisations spécialisées telles que des cartes cartographiques et des cartes arborescentes est également une compétence intéressante.

3. Méthodes et techniques de réduction des dimensions

Qu’est-ce que c’est?

Le processus de réduction des dimensions consiste à convertir un ensemble de données de dimensions étendues en un ensemble de données de dimensions moindres, garantissant qu’il fournit des informations similaires en bref.

En d’autres termes, la réduction de la dimensionnalité consiste en une série de techniques et de méthodes d’apprentissage automatique et de statistiques pour diminuer le nombre de variables aléatoires.

Il existe de nombreuses méthodes et techniques pour effectuer une réduction de dimension.

Les plus populaires d’entre eux sont les Valeurs manquantes, La Faible Variance, Les Arbres de Décision, La Forêt Aléatoire, La Corrélation Élevée, L’Analyse Factorielle, l’Analyse en Composantes Principales, L’Élimination des Caractéristiques en Arrière.

4. Classification

Qu’est-ce que c’est?

La classification est une technique d’exploration de données de base pour attribuer des catégories à un ensemble de données.

Le but est de soutenir la collecte d’analyses et de prédictions précises à partir des données.

La classification est l’une des méthodes clés pour rendre l’analyse d’un grand nombre d’ensembles de données efficace.

La classification est également l’un des sujets de science des données les plus en vogue. Un data scientist doit savoir utiliser des algorithmes de classification pour résoudre différents problèmes métier.

Cela inclut de savoir comment définir un problème de classification, explorer des données avec une visualisation univariée et bivariée, extraire et préparer des données, construire des modèles de classification, évaluer des modèles, etc. Les classificateurs linéaires et non linéaires sont quelques-uns des termes clés ici.

5. Régression linéaire simple et multiple

Qu’est-ce que c’est?

Les modèles de régression linéaire font partie des modèles statistiques de base pour l’étude des relations entre une variable indépendante X et une variable dépendante Y.

C’est une modélisation mathématique qui vous permet de faire des prédictions et des pronostics pour la valeur de Y en fonction des différentes valeurs de X.

Il existe deux principaux types de régression linéaire: les modèles de régression linéaire simple et les modèles de régression linéaire multiple.

Les points clés ici sont des termes tels que coefficient de corrélation, ligne de régression, graphique résiduel, équation de régression linéaire, etc. Pour commencer, voir quelques exemples simples de régression linéaire.

6. K – voisin le plus proche (k-NN)

Qu’est-ce que c’est?

Le N-plus proche-voisin est un algorithme de classification de données qui évalue la probabilité qu’un point de données soit membre d’un groupe. Cela dépend de la proximité du point de données avec ce groupe.

En tant que l’une des principales méthodes non paramétriques utilisées pour la régression et la classification, k-NN peut être classé comme l’un des meilleurs sujets de science des données de tous les temps.

Déterminer les voisins, en utilisant des règles de classification, choisir k sont quelques-unes des compétences qu’un data scientist devrait avoir. K – le plus proche voisin est également l’un des algorithmes clés d’exploration de texte et de détection d’anomalies.

7. Bayes naïves

Qu’est-ce que c’est ?

Naïve Bayes est une collection d’algorithmes de classification basés sur le théorème de Bayes.

Largement utilisé dans l’apprentissage automatique, Naive Bayes a des applications cruciales telles que la détection de spam et la classification de documents.

Il existe différentes variantes naïves de Bayes. Les plus populaires d’entre eux sont les Bayes Naïves Multinomiales, les Bayes Naïves de Bernoulli et les Bayes Naïves Multinomiales Binarisées.

8. Arbres de classification et de régression (CART)

Qu’est-ce que c’est ?

En ce qui concerne les algorithmes de modélisation prédictive de l’apprentissage automatique, les algorithmes d’arbres de décision ont un rôle essentiel.

L’arbre de décision est l’une des approches de modélisation prédictive les plus populaires utilisées dans l’exploration de données, les statistiques et l’apprentissage automatique qui construit des modèles de classification ou de régression sous la forme d’un arbre (c’est pourquoi ils sont également connus sous le nom d’arbres de régression et de classification).

Ils fonctionnent à la fois pour les données catégorielles et les données continues.

Certains termes et sujets que vous devez maîtriser dans ce domaine impliquent la méthodologie de l’arbre de décision CART, les arbres de classification, les arbres de régression, le dihotomiseur interactif, C4.5, C5.5, souche de décision, arbre de décision conditionnel, M5, etc.

9. Régression logistique

Qu’est-ce que c’est?

La régression logistique est l’un des plus anciens sujets et domaines de la science des données et, en tant que régression linéaire, elle étudie la relation entre variable fiable et indépendante.

Cependant, nous utilisons une analyse de régression logistique où la variable dépendante est dichotomique (binaire).

Vous ferez face à des termes tels que la fonction sigmoïde, la courbe en forme de S, la régression logistique multiple avec des variables explicatives catégorielles, la régression logistique binaire multiple avec une combinaison de prédicteurs catégoriels et continus, etc.

10. Réseaux de neurones

Qu’est-ce que c’est?

Les réseaux de neurones agissent comme un succès total dans l’apprentissage automatique de nos jours. Les réseaux de neurones (également appelés réseaux de neurones artificiels) sont des systèmes matériels et / ou logiciels qui imitent le fonctionnement des neurones du cerveau humain.

L’objectif principal de la création d’un système de neurones artificiels est d’obtenir des systèmes pouvant être formés pour apprendre certains modèles de données et exécuter des fonctions telles que la classification, la régression, la prédiction, etc.
Les réseaux de neurones sont une sorte de technologies d’apprentissage profond utilisées pour résoudre des problèmes complexes de traitement du signal et de reconnaissance de formes. Les termes clés ici se rapportent au concept et à la structure des réseaux de neurones, du perceptron, de la rétropropagation, du Réseau Hopfield.

Voici quelques-uns des sujets de base de la science des données. Voici une liste de sujets plus intéressants et avancés:

11. Analyse discriminante

12. Règles d’association

13. Analyse des grappes

14. Séries chronologiques

15. Prévisions basées sur la régression

16. Méthodes de lissage

17. Horodatage et modélisation financière

18. Détection de fraude

19. Ingénierie des données – Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. SIG et données spatiales

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