nem kétséges, hogy az adattudományi témák és területek ma a legforróbb üzleti pontok.

nem csak az adatelemzők és az üzleti intelligencia szakemberek célja, hogy fejlesszék adatkészségüket és ismereteiket, hanem a marketingesek, a C-szintű vezetők, a finanszírozók stb.
az Adatvilág egy széles terület, amely matematikai és statisztikai témákat ölel fel az Adattudomány és az adatbányászat, a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia, a neurális hálózatok stb.

ezen az oldalon összegyűjtöttünk néhány alapvető és haladó témát az adattudományban, hogy ötleteket adjunk a készségek elsajátításához.

sőt, ezek forró témák, amelyeket útmutatásként használhat, hogy felkészüljön az adattudományi Állásinterjú kérdéseire.

 adattudományi témák-infographic

1. Az adatbányászati folyamat magja

ez egy példa egy széles körű adattudományi témára.

mi ez?

az adatbányászat egy iteratív folyamat, amely magában foglalja a minták felfedezését nagy adatkészletekben. Olyan módszereket és technikákat tartalmaz, mint a gépi tanulás, a statisztika, az adatbázis-rendszerek stb.

a két fő adatbányászati cél a minták feltárása, valamint a trendek és kapcsolatok meghatározása az adatkészletben a problémák megoldása érdekében.

az adatbányászati folyamat általános szakaszai a következők: problémameghatározás, adatfeltárás, adatelőkészítés, modellezés, értékelés és telepítés.

az adatbányászattal kapcsolatos alapvető kifejezések a következők: osztályozás, előrejelzések, társítási szabályok, adatcsökkentés, adatfeltárás, felügyelt és felügyelet nélküli tanulás, adatkészletek szervezése, adatkészletekből történő mintavétel, modell felépítése stb.

2. Adatmegjelenítés

mi ez?

az adatmegjelenítés az adatok grafikus formátumban történő bemutatása.

lehetővé teszi a döntéshozók számára, hogy minden szinten vizuálisan lássák az adatokat és elemzéseket, így azonosíthatják az értékes mintákat vagy trendeket.

az adatvizualizáció egy másik tág téma, amely magában foglalja az alapvető gráftípusok megértését és használatát (például vonalgráfok, oszlopgráfok, szórási diagramok, hisztogramok, box és whisker diagramok, hőtérképek.

nem mehetsz el ezek nélkül a Grafikonok nélkül. Ezenkívül itt meg kell tanulnia a többdimenziós változókat változók hozzáadásával, színek, méret, formák, animációk használatával.

a manipuláció itt is szerepet játszik. Képesnek kell lennie arra, hogy rascal, zoom, szűrő, összesített adatok.

néhány speciális vizualizáció, mint például a térképdiagramok és a fa térképek használata is nagyon jó képesség.

3. Dimenziócsökkentési módszerek és technikák

mi ez?

a Dimenziócsökkentési folyamat magában foglalja a hatalmas méretű adathalmaz átalakítását kisebb méretű adatkészletgé, biztosítva, hogy röviden hasonló információkat szolgáltasson.

más szavakkal, a dimenziócsökkentés technikák és módszerek sorozatából áll a gépi tanulásban és a statisztikában a véletlen változók számának csökkentésére.

olyan sok módszer és technika létezik a dimenziócsökkentés végrehajtására.

ezek közül a legnépszerűbbek a hiányzó értékek, az alacsony variancia, a döntési fák, a véletlenszerű erdő, a magas korreláció, a faktorelemzés, a főkomponens-elemzés, a visszamenőleges funkció megszüntetése.

4. Osztályozás

mi ez?

a besorolás egy alapvető adatbányászati technika kategóriák hozzárendeléséhez egy adatkészlethez.

a cél az adatok pontos elemzésének és előrejelzésének támogatása.

az osztályozás az egyik legfontosabb módszer a nagy mennyiségű adatkészlet elemzésének hatékonyabbá tételéhez.

a besorolás az egyik legforróbb adattudományi téma is. Az adattudósnak tudnia kell, hogyan kell osztályozási algoritmusokat használni a különböző üzleti problémák megoldására.

ez magában foglalja annak ismeretét, hogyan lehet meghatározni egy osztályozási problémát, feltárni az adatokat egyváltozós és kétváltozós megjelenítéssel, kivonni és előkészíteni az adatokat, osztályozási modelleket készíteni, modelleket értékelni stb. A lineáris és nemlineáris osztályozók itt a legfontosabb kifejezések.

5. Egyszerű és többszörös lineáris regresszió

mi ez?

a lineáris regressziós modellek az alapvető statisztikai modellek közé tartoznak az X és Y függő változó közötti kapcsolatok tanulmányozásához.

ez egy matematikai modellezés, amely lehetővé teszi, hogy előrejelzéseket és prognózist készítsen az Y értékére az X különböző értékeitől függően.

a lineáris regressziónak két fő típusa van: egyszerű lineáris regressziós modellek és többszörös lineáris regressziós modellek.

a legfontosabb pontok itt olyan kifejezések, mint a korrelációs együttható, a regressziós egyenes, a maradék telek, a lineáris regressziós egyenlet stb. Kezdetben Lásd néhány egyszerű lineáris regressziós példát.

6. K-legközelebbi szomszéd (k-NN)

mi ez?

N-legközelebbi szomszéd egy adatosztályozási algoritmus, amely értékeli annak valószínűségét, hogy egy adatpont egy csoport tagja legyen. Attól függ, hogy az adatpont milyen közel van az adott csoporthoz.

a regresszió és osztályozás egyik legfontosabb nem paraméteres módszereként a k-NN az eddigi legjobb adattudományi témák közé sorolható.

a szomszédok meghatározása, az osztályozási szabályok használata, a k kiválasztása néhány olyan készség, amellyel az adattudósnak rendelkeznie kell. A K-legközelebbi szomszéd szintén az egyik legfontosabb szövegbányászati és Anomáliadetektálási algoritmus.

7. Naiv Bayes

mi ez?

naiv Bayes gyűjteménye osztályozási algoritmusok, amelyek alapján az úgynevezett Bayes-tétel.

a gépi tanulásban széles körben használt naiv Bayes-nek van néhány kulcsfontosságú alkalmazása, mint például a spam észlelése és a dokumentumok osztályozása.

vannak különböző naiv Bayes variációk. Ezek közül a legnépszerűbbek a multinomiális naiv Bayes, a Bernoulli naiv Bayes és a Binarizált multinomiális naiv Bayes.

8. Osztályozási és regressziós fák (CART)

mi ez?

amikor a gépi tanulás prediktív modellezésére szolgáló algoritmusokról van szó, a döntési fák algoritmusainak létfontosságú szerepe van.

a döntési fa az egyik legnépszerűbb prediktív modellezési megközelítés, amelyet az adatbányászatban, a statisztikában és a gépi tanulásban használnak, amely osztályozási vagy regressziós modelleket épít egy fa alakjára (ezért is nevezik regressziós és osztályozási fáknak).

mind a kategorikus, mind a folyamatos adatok esetében működnek.

néhány olyan kifejezés és téma, amelyet ezen a területen el kell sajátítania, magában foglalja a CART döntési fa módszertanát, osztályozási fákat, regressziós fákat, interaktív dihotomizert, C4.5, C5.5, döntési csonk, feltételes döntési fa, M5 stb.

9. Logisztikai regresszió

mi ez?

a logisztikai regresszió az egyik legrégebbi adattudományi téma és terület, és lineáris regresszióként tanulmányozza a megbízható és független változó kapcsolatát.

azonban logisztikai regresszióanalízist használunk, ahol a függő változó dichotóm (bináris).

olyan kifejezésekkel kell szembenéznie, mint a sigmoid függvény, az S-alakú görbe, a többszörös logisztikai regresszió kategorikus magyarázó változókkal, a többszörös bináris logisztikai regresszió kategorikus és folyamatos prediktorok kombinációjával stb.

10. Neurális hálózatok

mi ez?

a neurális hálózatok manapság a gépi tanulás teljes slágereként működnek. A neurális hálózatok (más néven mesterséges neurális hálózatok) olyan hardver-és/vagy szoftverrendszerek, amelyek utánozzák az emberi agy neuronjainak működését.

a mesterséges neuronok rendszerének létrehozásának elsődleges célja olyan rendszerek létrehozása, amelyek kiképezhetők bizonyos adatminták megtanulására és olyan funkciók végrehajtására, mint a besorolás, regresszió, előrejelzés stb.
a neurális hálózatok egyfajta mély tanulási technológiák, amelyeket komplex jelfeldolgozási és mintafelismerési problémák megoldására használnak. A kulcsfogalmak itt a neurális hálózatok fogalmára és szerkezetére vonatkoznak, perceptron, vissza-terjedés, Hopfield hálózat.

a fentiek voltak az alapvető adattudományi témák. Itt van egy lista az érdekesebb és fejlettebb témákról:

11. Diszkrimináns elemzés

12. Társulási szabályok

13. Klaszterelemzés

14. Idősor

15. Regresszió alapú előrejelzés

16. Simítási módszerek

17. Időbélyegzők és pénzügyi modellezés

18. Csalás felderítése

19. Data engineering-Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. Térinformatika és téradatok

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.

lg