Non c’è dubbio che gli argomenti e le aree di scienza dei dati sono alcuni dei punti di business più caldi di oggi.

Non solo gli analisti di dati e gli specialisti di business intelligence mirano a far progredire le loro competenze e conoscenze sui dati, ma anche i marketer, i manager di livello C, i finanzieri e così via.
Data world è un ampio campo che copre argomenti matematici e statistici per la scienza dei dati e il data mining, l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale, le reti neurali e così via.

In questa pagina, abbiamo raccolto alcuni argomenti di base e avanzati nella scienza dei dati per darti idee su dove padroneggiare le tue abilità.

Inoltre, sono argomenti caldi che puoi usare come indicazioni per prepararti alle domande del colloquio di lavoro di data science.

 Argomenti di scienza dei dati - infografica

1. Il nucleo del processo di data mining

Questo è un esempio di un ampio argomento di data science.

Che cos’è?

Il data mining è un processo iterativo che comporta la scoperta di modelli in set di dati di grandi dimensioni. Include metodi e tecniche come l’apprendimento automatico, le statistiche, i sistemi di database e così via.

I due principali obiettivi di data mining sono scoprire i modelli e stabilire tendenze e relazioni in un set di dati al fine di risolvere i problemi.

Le fasi generali del processo di data mining sono: definizione dei problemi, esplorazione dei dati, preparazione dei dati, modellazione, valutazione e distribuzione.

I termini principali relativi al data mining sono classificazione, previsioni, regole di associazione, riduzione dei dati, esplorazione dei dati, apprendimento supervisionato e non supervisionato, organizzazione dei set di dati, campionamento da set di dati, costruzione di un modello e così via.

2. Visualizzazione dei dati

Che cos’è?

La visualizzazione dei dati è la presentazione dei dati in un formato grafico.

Consente ai decisori di tutti i livelli di vedere i dati e le analisi presentate visivamente, in modo da poter identificare modelli o tendenze di valore.

La visualizzazione dei dati è un altro argomento ampio che copre la comprensione e l’uso di tipi di base di grafici (come grafici a linee, grafici a barre, grafici a dispersione, istogrammi, grafici a scatola e baffi, heatmap.

Non puoi fare a meno di questi grafici. Inoltre, qui è necessario conoscere le variabili multidimensionali con l’aggiunta di variabili e l’utilizzo di colori, dimensioni, forme, animazioni.

Anche la manipolazione gioca un ruolo qui. Si dovrebbe essere in grado di rascal, zoom, filtro, dati aggregati.

L’utilizzo di alcune visualizzazioni specializzate come i grafici delle mappe e le mappe ad albero è anche un’abilità hot.

3. Metodi e tecniche di riduzione delle dimensioni

Che cos’è?

Il processo di riduzione delle dimensioni comporta la conversione di un set di dati con dimensioni vaste in un set di dati con dimensioni minori garantendo che fornisca informazioni simili in breve.

In altre parole, la riduzione della dimensionalità consiste in una serie di tecniche e metodi nell’apprendimento automatico e nelle statistiche per diminuire il numero di variabili casuali.

Ci sono così tanti metodi e tecniche per eseguire la riduzione delle dimensioni.

I più popolari sono Valori mancanti, Bassa varianza, alberi decisionali, Foresta casuale, Alta correlazione, analisi fattoriale, analisi dei componenti principali, eliminazione delle funzionalità all’indietro.

4. Classificazione

Che cos’è?

La classificazione è una tecnica di data mining di base per l’assegnazione di categorie a un insieme di dati.

Lo scopo è quello di supportare la raccolta di analisi e previsioni accurate dai dati.

La classificazione è uno dei metodi chiave per rendere efficace l’analisi di una grande quantità di set di dati.

La classificazione è anche uno degli argomenti di scienza dei dati più caldi. Uno scienziato dei dati dovrebbe sapere come utilizzare algoritmi di classificazione per risolvere diversi problemi aziendali.

Ciò include la conoscenza di come definire un problema di classificazione, esplorare i dati con la visualizzazione univariata e bivariata, estrarre e preparare i dati, creare modelli di classificazione, valutare modelli e così via. Classificatori lineari e non lineari sono alcuni dei termini chiave qui.

5. Regressione lineare semplice e multipla

Che cos’è?

I modelli di regressione lineare sono tra i modelli statistici di base per lo studio delle relazioni tra una variabile indipendente dipendente da X e Y.

È una modellazione matematica che consente di fare previsioni e previsioni per il valore di Y in base ai diversi valori di X.

Esistono due tipi principali di regressione lineare: modelli di regressione lineare semplice e modelli di regressione lineare multipla.

I punti chiave qui sono termini come coefficiente di correlazione, linea di regressione, trama residua, equazione di regressione lineare e così via. Per l’inizio, vedere alcuni semplici esempi di regressione lineare.

6. K-nearest neighbor (k-NN)

Che cos’è?

N-nearest-neighbor è un algoritmo di classificazione dei dati che valuta la probabilità che un punto dati sia membro di un gruppo. Dipende da quanto è vicino il punto dati a quel gruppo.

Come uno dei metodi chiave non parametrici utilizzati per la regressione e la classificazione, k-NN può essere classificato come uno dei migliori argomenti di scienza dei dati di sempre.

Determinare i vicini, usando le regole di classificazione, scegliendo k sono alcune delle abilità che un data scientist dovrebbe avere. K-nearest neighbor è anche uno dei principali algoritmi di text mining e rilevamento delle anomalie.

7. Naive Bayes

Che cos’è?

Naive Bayes è una raccolta di algoritmi di classificazione basati sul cosiddetto Teorema di Bayes.

Ampiamente utilizzato nell’apprendimento automatico, Naive Bayes ha alcune applicazioni cruciali come il rilevamento dello spam e la classificazione dei documenti.

Esistono diverse varianti Naive Bayes. Il più popolare di loro sono il Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, e Binarized Multinomial Naive Bayes.

8. Alberi di classificazione e regressione (CART)

Che cos’è?

Quando si tratta di algoritmi per l’apprendimento automatico di modellazione predittiva, gli algoritmi degli alberi decisionali hanno un ruolo vitale.

L’albero decisionale è uno degli approcci di modellazione predittiva più popolari utilizzati nel data mining, nelle statistiche e nell’apprendimento automatico che costruisce modelli di classificazione o regressione a forma di albero (per questo sono noti anche come alberi di regressione e classificazione).

Funzionano sia per dati categoriali che per dati continui.

Alcuni termini e argomenti che dovresti padroneggiare in questo campo riguardano la metodologia dell’albero decisionale del CARRELLO, gli alberi di classificazione, gli alberi di regressione, il dihotomiser interattivo, C4.5, C5.5, il moncone decisionale, l’albero decisionale condizionale, M5 ed ecc.

9. Regressione logistica

Che cos’è?

La regressione logistica è uno dei più antichi argomenti e aree di scienza dei dati e come regressione lineare, studia la relazione tra variabile affidabile e indipendente.

Tuttavia, utilizziamo l’analisi di regressione logistica in cui la variabile dipendente è dicotomica (binaria).

Affronterai termini come la funzione sigmoide, la curva a forma di S, la regressione logistica multipla con variabili esplicative categoriali, la regressione logistica binaria multipla con una combinazione di predittori categorici e continui e così via.

10. Reti neurali

Che cos’è?

Le reti neurali agiscono come un successo totale nell’apprendimento automatico al giorno d’oggi. Le reti neurali (note anche come reti neurali artificiali) sono sistemi di hardware e/o software che imitano il funzionamento dei neuroni del cervello umano.

L’obiettivo principale della creazione di un sistema di neuroni artificiali è ottenere sistemi che possano essere addestrati per apprendere alcuni modelli di dati ed eseguire funzioni come classificazione, regressione, previsione ed ecc.
Le reti neurali sono una sorta di tecnologie di apprendimento profondo utilizzate per risolvere complessi problemi di elaborazione del segnale e riconoscimento del pattern. I termini chiave qui si riferiscono al concetto e alla struttura delle reti neurali, perceptron, Back-propagation, Hopfield Network.

Quanto sopra erano alcuni degli argomenti di base della scienza dei dati. Ecco un elenco di argomenti più interessanti e avanzati:

11. Analisi discriminante

12. Regole di associazione

13. Analisi cluster

14. Serie temporali

15. Previsione basata sulla regressione

16. Metodi di levigatura

17. Timestamp e modellazione finanziaria

18. Rilevamento delle frodi

19. Ingegneria dei dati-Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. GIS e dati territoriali

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