ei ole epäilystäkään siitä, että datatieteen aiheet ja alueet ovat tämän päivän kuumimpia bisneskohteita.

data-analyytikoiden ja business intelligence-asiantuntijoiden lisäksi myös markkinoijat, C-tason johtajat, rahoittajat ja niin edelleen.
Datamaailma on laaja tieteenala, joka kattaa datatieteen ja tiedonlouhinnan, koneoppimisen, tekoälyn, neuroverkot ym.

tällä sivulla keräsimme datatieteen perus-ja edistyneimpiä aiheita antaaksemme sinulle ideoita siitä, missä voit hallita taitojasi.

lisäksi ne ovat kuumia aiheita, joita voit käyttää ohjeina valmistautuaksesi data science-työhaastattelukysymyksiin.

 Datatieteelliset aiheet-infografiikka

1. Tiedonlouhintaprosessin ydin

tämä on esimerkki laajasta datatieteen aiheesta.

mikä se on?

tiedonlouhinta on iteratiivinen prosessi, jossa löydetään kuvioita suurista tietojoukoista. Se sisältää menetelmiä ja tekniikoita, kuten koneoppimista, tilastoja, tietokantajärjestelmiä ja niin edelleen.

tiedonhankinnan kaksi päätavoitetta ovat kaavojen selvittäminen ja trendien ja suhteiden määrittäminen aineistossa ongelmien ratkaisemiseksi.

tiedon louhinnan yleiset vaiheet ovat: ongelmanmääritys, tiedon etsintä, tiedon valmistelu, mallinnus, arviointi ja käyttöönotto.

tiedonlouhintaan liittyviä keskeisiä termejä ovat luokittelu, ennusteet, assosiaatiosäännöt, tiedon vähentäminen, tiedon etsintä, valvottu ja valvomaton oppiminen, tietoaineistojen organisointi, näytteenotto aineistoista, mallin rakentaminen ja niin edelleen.

2. Datan visualisointi

mikä se on?

tiedon visualisointi on datan esittämistä graafisessa muodossa.

sen avulla kaikkien tasojen päättäjät näkevät datan ja analytiikan visuaalisesti, jotta he voivat tunnistaa arvokkaita kuvioita tai trendejä.

tiedon visualisointi on toinen laaja aihe, joka kattaa graafien perustyyppien ymmärtämisen ja käytön (kuten viivakaaviot, pylväskaaviot, hajontakaaviot, histogrammit, laatikko-ja viiksikaaviot, heatmaps.

et voi mennä ilman näitä kaavioita. Lisäksi täällä sinun täytyy oppia moniulotteisia muuttujia lisäämällä muuttujia ja käyttämällä värejä, kokoa, muotoja, animaatioita.

manipuloinnilla on tässäkin merkitystä. Sinun pitäisi pystyä lurjus, zoomata, suodattaa, koota tietoja.

joidenkin erikoistuneiden visualisointien, kuten karttakaavioiden ja puukarttojen, käyttäminen on myös kuuma taito.

3. Dimensional reduction methods and techniques

What is it?

Dimensional Reduction process-prosessissa muunnetaan laaja-alainen tietokokonaisuus pienemmiksi tietokokonaisuuksiksi, mikä varmistaa, että se tarjoaa samankaltaista tietoa lyhyesti.

toisin sanoen dimensionaalisuuden vähentäminen koostuu koneoppimisen ja tilastoinnin tekniikoista ja menetelmistä satunnaismuuttujien määrän vähentämiseksi.

on olemassa niin monia menetelmiä ja tekniikoita, joilla dimension vähentäminen voidaan suorittaa.

suosituimpia niistä ovat puuttuvat arvot, alhainen varianssi, Päätöspuut, Satunnaismetsät, korkea korrelaatio, tekijäanalyysi, pääkomponenttianalyysi, taaksepäin piirteiden eliminointi.

4. Luokittelu

mikä se on?

luokittelu on keskeinen tiedonlouhintatekniikka, jolla kategorioita voidaan luokitella tietomääriin.

tarkoituksena on tukea tarkan analyysin ja ennusteiden keräämistä aineistosta.

luokittelu on yksi keskeisistä menetelmistä, joilla suuren aineiston analysointi saadaan tehokkaaksi.

luokittelu on kuumimpia datatieteen aiheita myös. Datatieteilijän pitäisi osata käyttää luokittelualgoritmeja erilaisten liiketoimintaongelmien ratkaisemiseen.

Tähän sisältyy tieto luokitteluongelman määrittelystä, datan tutkimisesta univariate-ja bivariate-visualisoinnilla, datan poimimisesta ja valmistelusta, luokittelumallien rakentamisesta, mallien arvioinnista jne. Lineaariset ja epälineaariset luokittelijat ovat tässä keskeisiä termejä.

5. Yksinkertainen ja monilineaarinen regressio

mikä se on?

lineaariset regressiomallit ovat tilastollisia perusmalleja itsenäisen muuttujan X ja Y riippuvan muuttujan välisten suhteiden tutkimiseen.

se on matemaattinen mallinnus, jonka avulla voidaan tehdä ennusteita ja ennusteita Y: n arvolle riippuen X: n eri arvoista.

lineaarista regressiota on kahta päätyyppiä: yksinkertaisia lineaarisia regressiomalleja ja useita lineaarisia regressiomalleja.

keskeisiä kohtia tässä ovat termit kuten korrelaatiokerroin, regressiolinja, jäännöskäyrä, lineaarinen regressioyhtälö ja jne. Alussa, katso joitakin yksinkertaisia lineaarinen regressio esimerkkejä.

6. K-lähin naapuri (k-NN)

mikä se on?

N-lähinaapuri on tiedon luokittelualgoritmi, joka arvioi todennäköisyyden, jolla datapiste kuuluu johonkin ryhmään. Se riippuu siitä, kuinka lähellä datapiste on kyseistä ryhmää.

k-NN voidaan luokitella yhdeksi kaikkien aikojen parhaista datatieteen aiheista.

naapureiden määrittäminen, luokittelusääntöjen käyttäminen, K: n valitseminen ovat muutamia niistä taidoista, joita datatieteilijällä tulisi olla. K-lähin naapuri on myös yksi keskeisistä tekstinlouhinta-ja anomalian tunnistusalgoritmeista.

7. Naiivi Bayes

mikä se on?

naiivi Bayes on kokoelma luokittelualgoritmeja, jotka perustuvat niin sanottuun Bayesin lauseeseen.

laajalti Koneoppimisessa käytetyillä naiiveilla Bayeseilla on joitakin ratkaisevia sovelluksia, kuten roskapostin havaitseminen ja asiakirjojen luokittelu.

on olemassa erilaisia naiiveja Bayes-variaatioita. Suosituimmat niistä ovat monikansalliset naiivi Bayes, Bernoulli naiivi Bayes, ja Binarized monikansallinen naiivi Bayes.

8. Luokittelu-ja regressiopuut (CART)

mikä se on?

kun on kyse ennakoivan mallinnuksen koneoppimisen algoritmeista, ratkaisupuiden algoritmeilla on tärkeä rooli.

päätöksentekopuu on yksi suosituimmista tiedonlouhinnassa, tilastoinnissa ja koneoppimisessa käytetyistä ennustavista mallinnusmallinnusmallinnuksista, joka rakentaa luokitus-tai regressiomalleja puun muotoon (siksi niitä kutsutaan myös regressio-ja luokittelupuiksi).

ne toimivat sekä kategorisessa aineistossa että jatkuvassa aineistossa.

joitakin termejä ja aiheita, jotka sinun tulisi hallita tällä alalla, ovat CART-päätöksentekomenetelmät, luokittelupuut, regressiopuut, vuorovaikutteinen dihotomiser, C4.5, C5.5, päätöksen Kanto, ehdollinen päätöspuu, M5 ja niin edelleen.

9. Logistinen regressio

mikä se on?

logistinen regressio on yksi vanhimmista datatieteen aiheista ja osa-alueista, ja lineaarisena regressiona se tutkii luotettavan ja riippumattoman muuttujan suhdetta.

käytämme kuitenkin logistista regressioanalyysiä, jossa riippuvainen muuttuja on dikotominen (binäärinen).

kohtaat termejä, kuten sigmoidifunktio, S-muotoinen käyrä, useita logistisia regressioita kategorisine selittävine muuttujineen, useita binäärisiä logistisia regressioita kategoristen ja jatkuvien ennusteiden yhdistelmineen ja jne.

10. Neuroverkot

mikä se on?

neuroverkot toimivat nykyään koneoppimisen täysosumana. Neuroverkot (tunnetaan myös nimellä keinotekoiset neuroverkot) ovat laitteiston ja/tai ohjelmiston järjestelmiä, jotka jäljittelevät ihmisen aivojen neuronien toimintaa.

keinotekoisten neuronien järjestelmän luomisen ensisijainen tavoite on saada järjestelmiä, jotka voidaan kouluttaa oppimaan joitakin datakuvioita ja suorittamaan toimintoja, kuten luokittelu, regressio, ennustaminen ja niin edelleen.
neuroverkko on eräänlainen syväoppimistekniikka, jota käytetään monimutkaisten signaalinkäsittely-ja hahmontunnistusongelmien ratkaisemiseen. Keskeiset termit liittyvät tässä neuroverkkojen käsitteeseen ja rakenteeseen, perceptroniin, Takaisin leviämiseen, Hopfield-verkkoon.

edellä mainitut olivat joitakin datatieteen perusaiheita. Tässä on lista mielenkiintoisemmista ja edistyneemmistä aiheista:

11. Diskriminanttianalyysi

12. Yhdistyksen säännöt

13. Klusterianalyysi

14. Aikasarja

15. Regressiopohjainen ennustaminen

16. Tasoitusmenetelmät

17. Aikaleimat ja talousmallinnukset

18. Petosten havaitseminen

19. Data engineering-Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. Paikkatiedot ja paikkatiedot

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista.

lg