데이터 과학 주제 및 분야가 오늘날 가장 인기있는 비즈니스 포인트 중 일부라는 것은 의심의 여지가 없습니다.

데이터 분석가 및 비즈니스 인텔리전스 전문가는 데이터 기술 및 지식을 향상시키는 것을 목표로 할뿐만 아니라 마케팅 담당자,관리자,금융가 등도 제공합니다.
데이터 세계는 데이터 과학 및 데이터 마이닝,기계 학습,인공 지능,신경망 등의 수학 및 통계 주제를 다루는 광범위한 분야입니다.

이 페이지에서는 기술을 습득 할 수있는 아이디어를 제공하기 위해 데이터 과학의 기본 및 고급 주제를 수집했습니다.

또한,그들은 당신이 데이터 과학 면접 질문에 대한 자신을 준비하는 방향으로 사용할 수있는 뜨거운 과목입니다.

데이터 과학 주제-인포그래픽

1. 데이터 마이닝 프로세스의 핵심

이것은 광범위한 데이터 과학 주제의 예입니다.

이게 뭐야?

데이터 마이닝은 대용량 데이터 세트에서 패턴을 검색하는 반복 프로세스입니다. 여기에는 기계 학습,통계,데이터베이스 시스템 등과 같은 방법 및 기술이 포함됩니다.

두 가지 주요 데이터 마이닝 목표는 패턴을 찾아 문제를 해결하기 위해 데이터 집합에서 추세와 관계를 설정하는 것입니다.

데이터 마이닝 프로세스의 일반적인 단계는 문제 정의,데이터 탐색,데이터 준비,모델링,평가 및 배포입니다.

데이터 마이닝과 관련된 핵심 용어는 분류,예측,연관 규칙,데이터 감소,데이터 탐색,감독 및 감독되지 않은 학습,데이터 세트 조직,데이터 세트에서 샘플링,모델 구축 등입니다.

2. 데이터 시각화

그것은 무엇인가?

데이터 시각화는 그래픽 형식으로 데이터를 표시하는 것입니다.

모든 수준의 의사 결정자가 시각적으로 제시된 데이터 및 분석을 볼 수 있으므로 귀중한 패턴이나 추세를 식별 할 수 있습니다.

데이터 시각화는 기본 그래프 유형(예:선 그래프,막대 그래프,산점도,히스토그램,상자 및 수염 플롯,히트 맵)의 이해와 사용을 다루는 또 다른 광범위한 주제입니다.

이 그래프 없이는 갈 수 없습니다. 또한 변수를 추가하고 색상,크기,모양,애니메이션을 사용하여 다차원 변수에 대해 알아야합니다.

조작도 여기서 중요한 역할을합니다. 불량배,확대/축소,필터링,데이터 집계 할 수 있어야합니다.

맵 차트 및 트리 맵과 같은 특수화 된 시각화를 사용하는 것도 뜨거운 기술입니다.

3. 치수 감소 방법 및 기술

무엇입니까?

차원 축소 프로세스에는 방대한 차원이 있는 데이터 집합을 더 작은 차원의 데이터 집합으로 변환하여 유사한 정보를 간단히 제공할 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다.

즉,차원 감소는 무작위 변수의 수를 줄이기 위해 기계 학습 및 통계에서 일련의 기술과 방법으로 구성됩니다.

치수 감소를 수행하는 많은 방법과 기술이 있습니다.

가장 많이 사용되는 것은 누락 값,낮은 분산,의사 결정 트리,랜덤 포리스트,높은 상관 관계,요인 분석,주성분 분석,이전 버전 기능 제거입니다.

4. 분류

그것은 무엇입니까?

분류는 데이터 집합에 범주를 할당하기 위한 핵심 데이터 마이닝 기술입니다.

목적은 데이터에서 정확한 분석 및 예측 수집을 지원하는 것입니다.

분류는 많은 양의 데이터 세트를 효과적으로 분석하는 핵심 방법 중 하나입니다.

분류는 가장 인기있는 데이터 과학 주제 중 하나입니다. 데이터 과학자는 분류 알고리즘을 사용하여 다양한 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 알아야합니다.

여기에는 분류 문제를 정의하고,일변량 및 이변량 시각화를 사용하여 데이터를 탐색하고,데이터를 추출 및 준비하고,분류 모델을 구축하고,모델을 평가하는 등의 방법을 아는 것이 포함됩니다. 선형 및 비선형 분류기는 여기서 핵심 용어 중 일부입니다.

5. 단순 및 다중 선형 회귀

무엇입니까?

선형 회귀 모델은 독립 변수 사이의 관계를 연구하기위한 기본 통계 모델 중 하나입니다 엑스 과 와이 종속 변수.

선형 회귀에는 단순 선형 회귀 모델과 다중 선형 회귀 모델의 두 가지 주요 유형이 있습니다.

여기서 중요한 점은 상관 계수,회귀선,잔차 플롯,선형 회귀 방정식 등과 같은 용어입니다. 처음에는 몇 가지 간단한 선형 회귀 예제를 참조하십시오.

6. 이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법이 있습니다.

엔-가장 가까운 이웃 데이터 요소가 한 그룹의 구성원이 될 가능성을 평가하는 데이터 분류 알고리즘입니다. 데이터 요소가 해당 그룹에 얼마나 근접했는지에 따라 다릅니다.

회귀 및 분류에 사용되는 핵심 비 파라 메트릭 방법 중 하나로서 케이-윈는 최고의 데이터 과학 주제 중 하나로 분류 될 수 있습니다.

이웃을 결정하고 분류 규칙을 사용하여 케이를 선택하는 것은 데이터 과학자가 가져야 할 몇 가지 기술입니다. 케이-가장 가까운 이웃도 핵심 텍스트 마이닝 및 이상 탐지 알고리즘 중 하나입니다.

7. 나이브 베이즈

이게 뭐야?

나이브 베이즈는 소위 베이즈 정리에 기반한 분류 알고리즘의 모음입니다.

기계 학습에 널리 사용되는 나이브 베이 즈는 스팸 탐지 및 문서 분류와 같은 몇 가지 중요한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.

다른 순진한 베이 즈 변형이 있습니다. 그 중 가장 인기있는 다항 나이브 베이 즈,베르누이 나이브 베이 즈,그리고 이항 다항 나이브 베이 즈입니다.

8. 분류 및 회귀 트리(카트)

무엇입니까?

기계 학습 예측 모델링을 위한 알고리즘과 관련하여 의사 결정 트리 알고리즘이 중요한 역할을 합니다.

의사 결정 트리는 트리 모양의 분류 또는 회귀 모델을 작성하는 데이터 마이닝,통계 및 기계 학습에 사용되는 가장 널리 사용되는 예측 모델링 접근법 중 하나입니다.

범주형 데이터와 연속형 데이터 모두에 대해 작동합니다.

이 분야에서 마스터해야 할 일부 용어 및 주제에는 카트 의사 결정 트리 방법론,분류 트리,회귀 트리,대화 형 디 포토 마이저,씨 4.5,씨 5.5,의사 결정 그루터기,조건부 의사 결정 트리,미디엄 5 등이 포함됩니다.

9. 로지스틱 회귀

무엇입니까?

로지스틱 회귀는 가장 오래된 데이터 과학 주제 및 분야 중 하나이며 선형 회귀 분석으로 신뢰할 수있는 변수와 독립 변수 간의 관계를 연구합니다.

그러나 종속 변수가 이분법(이진)인 로지스틱 회귀 분석을 사용합니다.

시그 모이 드 함수,에스 모양의 곡선,범주 형 설명 변수가 포함 된 다중 로지스틱 회귀,범주 형 및 연속형 예측 변수가 결합 된 다중 이진 로지스틱 회귀 등과 같은 용어에 직면하게됩니다.

10. 신경망

그것은 무엇인가?

신경망은 오늘날 기계 학습에서 총 히트로 작용합니다. 신경망(인공 신경망이라고도 함)은 인간의 뇌 뉴런 작동을 모방 한 하드웨어 및/또는 소프트웨어 시스템입니다.

인공 뉴런 시스템을 만드는 주요 목표는 일부 데이터 패턴을 배우고 분류,회귀,예측 등과 같은 기능을 실행하도록 훈련 할 수있는 시스템을 얻는 것입니다.
신경망은 복잡한 신호 처리 및 패턴 인식 문제를 해결하는 데 사용되는 일종의 딥 러닝 기술입니다. 여기서 핵심 용어는 신경망,퍼셉트론,역 전파,홉 필드 네트워크의 개념 및 구조와 관련이 있습니다.

위의 기본 데이터 과학 주제 중 일부였다. 여기에 더 재미 있고 고급 주제의 목록입니다:

11. 판별 분석

12. 협회 규칙

13. 클러스터 분석

14. 시계열

15. 회귀 기반 예측

16. 평활화 방법

17. 타임 스탬프 및 재무 모델링

18. 사기 탐지

19. 데이터 엔지니어링-하둡,맵리 듀스,프레 겔.

20. 공간 데이터

답글 남기기

이메일 주소는 공개되지 않습니다.

lg