Es besteht kein Zweifel, dass Data Science-Themen und -Bereiche heute zu den heißesten Geschäftspunkten gehören.

Nicht nur Datenanalysten und Business Intelligence-Spezialisten wollen ihre Datenfähigkeiten und -kenntnisse verbessern, sondern auch Vermarkter, C-Level-Manager, Finanziers usw.
Data World ist ein weites Feld, das mathematische und statistische Themen für Data Science und Data Mining, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, neuronale Netze usw. abdeckt.

Auf dieser Seite haben wir einige grundlegende und fortgeschrittene Themen in Data Science gesammelt, um Ihnen Ideen zu geben, wie Sie Ihre Fähigkeiten beherrschen können.

Darüber hinaus sind sie heiße Themen, die Sie als Anleitung verwenden können, um sich auf Fragen zu Data Science-Vorstellungsgesprächen vorzubereiten.

Datenwissenschaftliche Themen - Infografik

1. Der Kern des Data Mining-Prozesses

Dies ist ein Beispiel für ein breites Data Science-Thema.

Was ist das?

Data Mining ist ein iterativer Prozess, bei dem Muster in großen Datensätzen entdeckt werden. Es umfasst Methoden und Techniken wie maschinelles Lernen, Statistiken, Datenbanksysteme usw.

Die beiden Hauptziele des Data Mining bestehen darin, Muster herauszufinden und Trends und Beziehungen in einem Datensatz herzustellen, um Probleme zu lösen.

Die allgemeinen Phasen des Data Mining-Prozesses sind: Problemdefinition, Datenexploration, Datenaufbereitung, Modellierung, Bewertung und Bereitstellung.

Kernbegriffe im Zusammenhang mit Data Mining sind Klassifizierung, Vorhersagen, Assoziationsregeln, Datenreduktion, Datenexploration, überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen, Organisation von Datensätzen, Stichproben aus Datensätzen, Erstellung eines Modells usw.

2. Datenvisualisierung

Was ist das?

Datenvisualisierung ist die Darstellung von Daten in einem grafischen Format.

Es ermöglicht Entscheidungsträgern aller Ebenen, Daten und Analysen visuell darzustellen, um wertvolle Muster oder Trends zu identifizieren.

Datenvisualisierung ist ein weiteres breites Thema, das das Verständnis und die Verwendung grundlegender Diagrammtypen (z. B. Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, Histogramme, Box- und Whisker-Diagramme, Heatmaps) abdeckt.

Auf diese Graphen kann man nicht verzichten. Darüber hinaus müssen Sie hier mehrdimensionale Variablen mit dem Hinzufügen von Variablen und der Verwendung von Farben, Größen, Formen und Animationen kennenlernen.

Manipulation spielt auch hier eine Rolle. Sie sollten in der Lage sein, Daten zu durchsuchen, zu zoomen, zu filtern und zu aggregieren.

Die Verwendung einiger spezialisierter Visualisierungen wie Kartendiagramme und Baumkarten ist ebenfalls eine wichtige Fähigkeit.

3. Methoden und Techniken zur Dimensionsreduktion

Was ist das?

Bei der Dimensionsreduzierung wird ein Datensatz mit großen Dimensionen in einen Datensatz mit kleineren Dimensionen konvertiert, um sicherzustellen, dass er kurz gesagt ähnliche Informationen liefert.

Mit anderen Worten, die Dimensionsreduktion besteht aus einer Reihe von Techniken und Methoden des maschinellen Lernens und der Statistik, um die Anzahl der Zufallsvariablen zu verringern.

Es gibt so viele Methoden und Techniken zur Dimensionsreduktion.

Die beliebtesten von ihnen sind fehlende Werte, geringe Varianz, Entscheidungsbäume, Random Forest, Hohe Korrelation, Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Rückwärtsmerkmalelimination.

4. Klassifizierung

Was ist das?

Die Klassifizierung ist eine grundlegende Data-Mining-Technik zum Zuweisen von Kategorien zu einem Datensatz.

Der Zweck besteht darin, das Sammeln genauer Analysen und Vorhersagen aus den Daten zu unterstützen.

Die Klassifizierung ist eine der wichtigsten Methoden, um die Analyse einer großen Menge von Datensätzen effektiv zu gestalten.

Klassifizierung ist auch eines der heißesten Data Science-Themen. Ein Data Scientist sollte wissen, wie man Klassifizierungsalgorithmen verwendet, um verschiedene Geschäftsprobleme zu lösen.

Dazu gehört das Wissen, wie man ein Klassifikationsproblem definiert, Daten mit univariater und bivariater Visualisierung untersucht, Daten extrahiert und aufbereitet, Klassifikationsmodelle erstellt, Modelle bewertet usw. Lineare und nichtlineare Klassifikatoren sind hier einige der Schlüsselbegriffe.

5. Einfache und multiple lineare Regression

Was ist das?

Lineare Regressionsmodelle gehören zu den grundlegenden statistischen Modellen für die Untersuchung von Beziehungen zwischen einer unabhängigen Variablen X und Y abhängige Variable.

Es handelt sich um eine mathematische Modellierung, mit der Sie Vorhersagen und Prognosen für den Wert von Y in Abhängigkeit von den verschiedenen Werten von X treffen können.

Es gibt zwei Haupttypen der linearen Regression: einfache lineare Regressionsmodelle und multiple lineare Regressionsmodelle.

Die wichtigsten Punkte hier sind Begriffe wie Korrelationskoeffizient, Regressionsgerade, Residuendiagramm, lineare Regressionsgleichung usw. Für den Anfang sehen Sie einige einfache lineare Regressionsbeispiele.

6. K-nächster Nachbar (k-NN)

Was ist das?

N-nearest-neighbor ist ein Datenklassifizierungsalgorithmus, der die Wahrscheinlichkeit bewertet, dass ein Datenpunkt Mitglied einer Gruppe ist. Es hängt davon ab, wie nahe der Datenpunkt zu dieser Gruppe ist.

Als eine der wichtigsten nichtparametrischen Methoden zur Regression und Klassifizierung kann k-NN als eines der besten Data Science-Themen aller Zeiten eingestuft werden.

Nachbarn bestimmen, Klassifizierungsregeln verwenden, k auswählen sind einige der Fähigkeiten, die ein Datenwissenschaftler haben sollte. K-Nearest Neighbor ist auch einer der wichtigsten Text Mining- und Anomalieerkennungsalgorithmen.

7. Naive Bayes

Was ist das?

Naive Bayes ist eine Sammlung von Klassifikationsalgorithmen, die auf dem sogenannten Bayes-Theorem basieren.

Naive Bayes ist weit verbreitet im maschinellen Lernen und hat einige wichtige Anwendungen wie Spam-Erkennung und Dokumentenklassifizierung.

Es gibt verschiedene Naive Bayes Variationen. Die beliebtesten von ihnen sind die Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes und binarisierte Multinomial Naive Bayes.

8. Klassifikations- und Regressionsbäume (CART)

Was ist das?

Wenn es um Algorithmen zur Vorhersagemodellierung des maschinellen Lernens geht, spielen Entscheidungsbaumalgorithmen eine wichtige Rolle.

Der Entscheidungsbaum ist einer der beliebtesten prädiktiven Modellierungsansätze in Data Mining, Statistik und maschinellem Lernen, der Klassifikations- oder Regressionsmodelle in Form eines Baums erstellt (deshalb werden sie auch als Regressions- und Klassifikationsbäume bezeichnet).

Sie arbeiten sowohl für kategoriale Daten als auch für kontinuierliche Daten.

Einige Begriffe und Themen, die Sie in diesem Bereich beherrschen sollten, umfassen: Entscheidungsbaummethode, Klassifikationsbäume, Regressionsbäume, interaktiver Dihotomiser, C4.5, C5.5, Entscheidungsstumpf, bedingter Entscheidungsbaum, M5 usw.

9. Logistische Regression

Was ist das?

Die logistische Regression ist eines der ältesten datenwissenschaftlichen Themen und Bereiche und untersucht als lineare Regression die Beziehung zwischen zuverlässigen und unabhängigen Variablen.

Wir verwenden jedoch die logistische Regressionsanalyse, bei der die abhängige Variable dichotom (binär) ist.

Sie werden mit Begriffen wie Sigmoidfunktion, S-förmiger Kurve, multipler logistischer Regression mit kategorialen erklärenden Variablen, multipler binärer logistischer Regression mit einer Kombination aus kategorialen und kontinuierlichen Prädiktoren usw. konfrontiert.

10. Neuronale Netze

Was ist das?

Neuronale Netze sind heutzutage ein absoluter Hit im maschinellen Lernen. Neuronale Netze (auch bekannt als künstliche neuronale Netze) sind Systeme von Hardware und / oder Software, die den menschlichen Gehirnneuron-Betrieb nachahmen.

Das Hauptziel der Schaffung eines Systems künstlicher Neuronen besteht darin, Systeme zu erhalten, die trainiert werden können, um einige Datenmuster zu lernen und Funktionen wie Klassifizierung, Regression, Vorhersage usw. auszuführen.
Neuronale Netze sind eine Art Deep-Learning-Technologien zur Lösung komplexer Signalverarbeitungs- und Mustererkennungsprobleme. Schlüsselbegriffe beziehen sich hier auf Konzept und Struktur neuronaler Netze, Perzeptron, Rückausbreitung, Hopfield-Netzwerk.

Die oben genannten waren einige der grundlegenden datenwissenschaftlichen Themen. Hier ist eine Liste interessanter und fortgeschrittener Themen:

11. Diskriminanzanalyse

12. Assoziationsregeln

13. Clusteranalyse

14. Zeitreihen

15. Regressionsbasierte Prognose

16. Glättungsmethoden

17. Zeitstempel und Finanzmodellierung

18. Betrugserkennung

19. Data Engineering – Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. GIS und Geodaten

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