No hay duda de que los temas y áreas de ciencia de datos son algunos de los puntos de negocios más importantes de la actualidad.

No solo los analistas de datos y los especialistas en inteligencia de negocios tienen como objetivo mejorar sus habilidades y conocimientos de datos, sino también los especialistas en marketing, gerentes de nivel C, financieros, etc.
El mundo de los datos es un amplio campo que cubre temas matemáticos y estadísticos para la ciencia de datos y la minería de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las redes neuronales, etc.

En esta página, recopilamos algunos temas básicos y avanzados en ciencia de datos para darle ideas sobre dónde dominar sus habilidades.

Además, son temas candentes que puede usar como instrucciones para prepararse para preguntas de entrevistas de trabajo de ciencia de datos.

 Temas de Ciencia de datos-infografía

1. El núcleo del proceso de minería de datos

Este es un ejemplo de un amplio tema de ciencia de datos.

¿Qué es?

La minería de datos es un proceso iterativo que implica descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. Incluye métodos y técnicas como aprendizaje automático, estadísticas, sistemas de bases de datos, etc.

Los dos objetivos principales de la minería de datos son descubrir patrones y establecer tendencias y relaciones en un conjunto de datos para resolver problemas.

Las etapas generales del proceso de minería de datos son: definición de problemas, exploración de datos, preparación de datos, modelado, evaluación e implementación.

Los términos básicos relacionados con la minería de datos son clasificación, predicciones, reglas de asociación, reducción de datos, exploración de datos, aprendizaje supervisado y no supervisado, organización de conjuntos de datos, muestreo de conjuntos de datos, construcción de un modelo, etc.

2. Visualización de datos

¿Qué es?

La visualización de datos es la presentación de datos en un formato gráfico.

Permite a los responsables de la toma de decisiones de todos los niveles ver datos y análisis presentados visualmente, para que puedan identificar patrones o tendencias valiosos.

La visualización de datos es otro tema amplio que cubre la comprensión y el uso de tipos básicos de gráficos (como gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos de dispersión, histogramas, gráficos de cajas y bigotes, mapas de calor.

No puede ir sin estos gráficos. Además, aquí necesita aprender sobre variables multidimensionales agregando variables y usando colores, tamaños, formas y animaciones.

La manipulación también juega un papel aquí. Deberías ser capaz de hacer zoom, filtrar, agregar datos.

El uso de algunas visualizaciones especializadas, como gráficos de mapas y mapas de árboles, también es una habilidad candente.

3. Métodos y técnicas de reducción de dimensiones

¿Qué es?

El proceso de reducción de dimensiones implica convertir un conjunto de datos con grandes dimensiones en un conjunto de datos con dimensiones menores, asegurando que proporcione información similar en pocas palabras.

En otras palabras, la reducción de la dimensionalidad consiste en una serie de técnicas y métodos en aprendizaje automático y estadística para disminuir el número de variables aleatorias.

Hay muchos métodos y técnicas para realizar la reducción de dimensiones.

Los más populares de ellos son Valores Faltantes, Baja Varianza, Árboles de Decisión, Bosque Aleatorio, Alta Correlación, Análisis Factorial, Análisis de Componentes Principales, Eliminación de Características Anteriores.

4. Clasificación

¿Qué es?

La clasificación es una técnica de minería de datos básica para asignar categorías a un conjunto de datos.

El propósito es apoyar la recopilación de análisis y predicciones precisos a partir de los datos.

La clasificación es uno de los métodos clave para hacer efectivo el análisis de una gran cantidad de conjuntos de datos.

La clasificación también es uno de los temas de ciencia de datos más candentes. Un científico de datos debe saber cómo usar algoritmos de clasificación para resolver diferentes problemas empresariales.

Esto incluye saber cómo definir un problema de clasificación, explorar datos con visualización univariada y bivariada, extraer y preparar datos, crear modelos de clasificación, evaluar modelos, etc. Clasificadores lineales y no lineales son algunos de los términos clave aquí.

5. Regresión lineal simple y múltiple

¿Qué es?

Los modelos de regresión lineal se encuentran entre los modelos estadísticos básicos para estudiar las relaciones entre una variable independiente X y una variable dependiente Y.

Es un modelado matemático que le permite hacer predicciones y pronósticos para el valor de Y dependiendo de los diferentes valores de X.

Hay dos tipos principales de regresión lineal: modelos de regresión lineal simple y modelos de regresión lineal múltiple.

Los puntos clave aquí son términos como coeficiente de correlación, línea de regresión, gráfico residual, ecuación de regresión lineal, etc. Para empezar, vea algunos ejemplos simples de regresión lineal.

6. K-vecino más cercano (k-NN)

¿Qué es?

N-vecino más cercano es un algoritmo de clasificación de datos que evalúa la probabilidad de que un punto de datos sea miembro de un grupo. Depende de lo cerca que esté el punto de datos de ese grupo.

Como uno de los métodos no paramétricos clave utilizados para la regresión y la clasificación, k-NN se puede clasificar como uno de los mejores temas de ciencia de datos de la historia.

Determinar vecinos, usar reglas de clasificación, elegir k son algunas de las habilidades que un científico de datos debe tener. K-nearest neighbor es también uno de los algoritmos clave de minería de texto y detección de anomalías.

7. Bayes Ingenuo

¿Qué es?

Naive Bayes es una colección de algoritmos de clasificación que se basan en el llamado Teorema de Bayes.

Ampliamente utilizado en el aprendizaje automático, Naive Bayes tiene algunas aplicaciones cruciales, como la detección de spam y la clasificación de documentos.

Hay diferentes variaciones de Bayes Ingenuos. Los más populares de ellos son los Bayes Ingenuos Multinomiales, los Bayes Ingenuos Bernoulli y los Bayes Ingenuos Multinomiales Binarizados.

8. Árboles de clasificación y regresión (CART)

¿Qué es?

Cuando se trata de algoritmos para el modelado predictivo de aprendizaje automático, los algoritmos de árboles de decisión tienen un papel vital.

El árbol de decisiones es uno de los enfoques de modelado predictivo más populares utilizados en minería de datos, estadísticas y aprendizaje automático que construye modelos de clasificación o regresión en forma de árbol (por eso también se conocen como árboles de regresión y clasificación).

Funcionan tanto para datos categóricos como para datos continuos.

Algunos términos y temas que debe dominar en este campo incluyen metodología de árbol de decisión de carro, árboles de clasificación, árboles de regresión, diotomizador interactivo, C4.5, C5.5, tocón de decisión, árbol de decisión condicional, M5, etc.

9. Regresión logística

¿Qué es?

La regresión logística es uno de los temas y áreas de ciencia de datos más antiguos y, como regresión lineal, estudia la relación entre variables confiables e independientes.

Sin embargo, utilizamos análisis de regresión logística donde la variable dependiente es dicotómica (binaria).

Se enfrentará a términos como función sigmoide, curva en forma de S, regresión logística múltiple con variables explicativas categóricas, regresión logística binaria múltiple con una combinación de predictores categóricos y continuos, etc.

10. Redes neuronales

¿Qué es?

Las redes neuronales actúan como un éxito total en el aprendizaje automático hoy en día. Las redes neuronales (también conocidas como redes neuronales artificiales) son sistemas de hardware y/o software que imitan el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano.

El objetivo principal de crear un sistema de neuronas artificiales es obtener sistemas que puedan entrenarse para aprender algunos patrones de datos y ejecutar funciones como clasificación, regresión, predicción, etc.
Las redes neuronales son un tipo de tecnologías de aprendizaje profundo que se utilizan para resolver problemas complejos de procesamiento de señales y reconocimiento de patrones. Los términos clave aquí se relacionan con el concepto y la estructura de Redes Neuronales, perceptrón, Propagación inversa, Red Hopfield.

Los anteriores fueron algunos de los temas básicos de ciencia de datos. Aquí hay una lista de temas más interesantes y avanzados:

11. Análisis discriminante

12. Reglas de asociación

13. Análisis de conglomerados

14. Series temporales

15. Predicción basada en regresión

16. Métodos de suavizado

17. Marcas de tiempo y modelos financieros

18. Detección de fraude

19. Ingeniería de datos: Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. SIG y datos espaciales

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