det er ingen tvivl om, at datavidenskabelige emner og områder er nogle af de hotteste forretningspunkter i dag.

ikke kun data analytikere og business intelligence specialister sigter mod at fremme deres data færdigheder og viden, men også marketingfolk, C-niveau ledere, finansfolk, og etc.
Data verden er et bredt felt, der dækker matematiske og statistiske emner for data videnskab og data mining, machine learning, kunstig intelligens, neurale netværk og etc.

på denne side indsamlede vi nogle grundlæggende og avancerede emner inden for datalogi for at give dig ideer, hvor du kan mestre dine færdigheder.

desuden er de varme emner, du kan bruge som retninger til at forberede dig på spørgsmål om datalogi-jobsamtale.

 Datavidenskabelige emner-infografik

1. Kernen i data mining process

dette er et eksempel på et bredt datavidenskabeligt emne.

Hvad er det?

Data mining er en iterativ proces, der involverer at opdage mønstre i store datasæt. Det omfatter metoder og teknikker som maskinindlæring, statistik, databasesystemer osv.

de to vigtigste data mining-mål er at finde ud af mønstre og etablere tendenser og forhold i et datasæt for at løse problemer.

de generelle faser af data mining processen er: problem definition, data udforskning, data forberedelse, modellering, evaluering og implementering.

Kernebetingelser relateret til data mining er klassificering, forudsigelser, associeringsregler, datareduktion, dataudforskning, overvåget og uovervåget læring, datasætorganisation, prøveudtagning fra datasæt, opbygning af en model osv.

2. Datavisualisering

Hvad er det?

datavisualisering er præsentationen af data i et grafisk format.

det gør det muligt for beslutningstagere på alle niveauer at se data og analyser præsenteret visuelt, så de kan identificere værdifulde mønstre eller tendenser.

datavisualisering er et andet bredt emne, der dækker forståelsen og brugen af grundlæggende typer af grafer (såsom linjegrafer, søjlediagrammer, scatter plots, histogrammer, boks og knurhår plots, heatmaps.

du kan ikke gå uden disse grafer. Herudover skal du lære om multidimensionelle variabler ved at tilføje variabler og bruge farver, størrelse, former, animationer.

Manipulation spiller også en rolle her. Du bør være i stand til at slyngel, Forstør, filter, aggregere data.

brug af nogle specialiserede visualiseringer som kortkort og trækort er også en varm færdighed.

3. Dimension reduktion metoder og teknikker

Hvad er det?

Dimensionsreduktionsproces involverer konvertering af et datasæt med store dimensioner til et datasæt med mindre dimensioner, der sikrer, at det kort sagt giver lignende oplysninger.

med andre ord består dimensionalitetsreduktion af en række teknikker og metoder i maskinindlæring og statistik for at reducere antallet af tilfældige variabler.

der er så mange metoder og teknikker til at udføre dimension reduktion.

de mest populære af dem er manglende værdier, lav varians, beslutningstræer, tilfældig Skov, høj korrelation, faktoranalyse, Hovedkomponentanalyse, eliminering af Bagudtræk.

4. Klassificering

Hvad er det?

klassificering er en kernedataminingsteknik til tildeling af kategorier til et datasæt.

formålet er at understøtte indsamling af nøjagtig analyse og forudsigelser fra dataene.

klassificering er en af de vigtigste metoder til at gøre analysen af en stor mængde datasæt effektiv.

klassificering er også et af de hotteste datavidenskabelige emner. En dataforsker skal vide, hvordan man bruger klassificeringsalgoritmer til at løse forskellige forretningsproblemer.

dette inkluderer at vide, hvordan man definerer et klassificeringsproblem, udforske data med univariat og bivariat visualisering, udtrække og forberede data, opbygge klassificeringsmodeller, evaluere modeller osv. Lineære og ikke-lineære klassifikatorer er nogle af nøgleordene her.

5. Enkel og multipel lineær regression

Hvad er det?

lineære regressionsmodeller er blandt de grundlæggende statistiske modeller til at studere forholdet mellem en uafhængig variabel og Y-afhængig variabel.

det er en matematisk modellering, der giver dig mulighed for at foretage forudsigelser og prognose for værdien af Y afhængigt af de forskellige værdier af

der er to hovedtyper af lineær regression: enkle lineære regressionsmodeller og flere lineære regressionsmodeller.

nøglepunkter her er udtryk som korrelationskoefficient, regressionslinje, restplot, lineær regressionsligning osv. For begyndelsen, se nogle enkle lineære regressionseksempler.

6. K-nærmeste nabo (k-NN)

Hvad er det?

N-nærmeste nabo er en dataklassificeringsalgoritme, der evaluerer sandsynligheden for, at et datapunkt er medlem af en gruppe. Det afhænger af, hvor tæt datapunktet er på den gruppe.

som en af de vigtigste ikke-parametriske metoder, der anvendes til regression og klassificering, kan k-NN klassificeres som et af de bedste datavidenskabelige emner nogensinde.

bestemmelse af naboer ved hjælp af klassificeringsregler, valg af k er et par af de færdigheder, en dataforsker skal have. K-nærmeste nabo er også en af de vigtigste tekst minedrift og anomali afsløring algoritmer.

7. Naive Bayes

Hvad er det?

Naive Bayes er en samling af klassificeringsalgoritmer, der er baseret på den såkaldte Bayes sætning.

Naive Bayes er meget brugt i maskinindlæring og har nogle vigtige applikationer såsom spamdetektering og dokumentklassificering.

der er forskellige Naive Bayes variationer. De mest populære af dem er de Multinomiale Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes og Binariserede Multinomiale Naive Bayes.

8. Klassificering og regression træer (CART)

Hvad er det?

når det kommer til algoritmer til forudsigelig modellering af maskinindlæring, har beslutningstræsalgoritmer en afgørende rolle.

beslutningstræet er en af de mest populære forudsigelige modelleringsmetoder, der anvendes i data mining, statistik og maskinindlæring, der bygger klassificerings-eller regressionsmodeller i form af et træ (derfor er de også kendt som Regressions-og klassificeringstræer).

de arbejder for både kategoriske data og kontinuerlige data.

nogle vilkår og emner, du bør mestre på dette område, involverer cart decision tree-metode, klassificeringstræer, regressionstræer, interaktiv dihotomiser, C4.5, C5.5, beslutningsstub, betinget beslutningstræ, M5 og osv.

9. Logistisk regression

Hvad er det?

logistisk regression er et af de ældste datavidenskabelige emner og områder, og som den lineære regression studerer den forholdet mellem pålidelig og uafhængig variabel.

vi bruger dog logistisk regressionsanalyse, hvor den afhængige variabel er dikotom (binær).

du står over for udtryk som sigmoid-funktion, S-formet kurve, multiple logistisk regression med kategoriske forklarende variabler, multiple binær logistisk regression med en kombination af kategoriske og kontinuerlige forudsigere og etc.

10. Neurale netværk

Hvad er det?

neurale netværk fungerer som et totalt hit i maskinlæring i dag. Neurale netværk (også kendt som kunstige neurale netværk) er systemer af udstyr og/eller programmer, der efterligner den menneskelige hjerne neuroner operation.

det primære mål med at skabe et system af kunstige neuroner er at få systemer, der kan trænes til at lære nogle datamønstre og udføre funktioner som klassificering, regression, forudsigelse og etc.
neurale netværk er en slags dyb læringsteknologier, der bruges til at løse komplekse signalbehandlings-og mønstergenkendelsesproblemer. Nøglebegreber her vedrører koncept og struktur af neurale netværk, perceptron, back-formering, Hopfield netværk.

ovenstående var nogle af de grundlæggende datavidenskabelige emner. Her er en liste over mere interessante og avancerede emner:

11. Diskriminerende analyse

12. Foreningsregler

13. Klyngeanalyse

14. Tidsserier

15. Regressionsbaseret prognose

16. Udjævning metoder

17. Tidsstempler og finansiel modellering

18. Afsløring svig

19. Datateknik-Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. GIS og geodata

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.

lg