det er ingen tvil om at data science emner og områder er noen av de hotteste business points i dag.

ikke bare data analytikere og business intelligence spesialister som mål å fremme sine data ferdigheter og kunnskap, men også markedsførere, c-nivå ledere, finansfolk, og etc.
data world er et bredt felt som dekker matematiske og statistiske emner for datavitenskap og datautvinning, maskinlæring, kunstig intelligens, nevrale nettverk og etc.

På denne siden samlet vi noen grunnleggende og avanserte emner innen datavitenskap for å gi deg ideer om hvor du skal mestre dine ferdigheter.

Dessuten er de varme fag du kan bruke som retninger for å forberede deg på datavitenskaps jobbintervju spørsmål.

 Data Science Emner - infographic

1. Kjernen i data mining process

Dette er et eksempel på et bredt datavitenskapelig emne.

Hva er det?

data mining er En iterativ prosess som innebærer å oppdage mønstre i store datasett. Det inkluderer metoder og teknikker som maskinlæring, statistikk, databasesystemer og etc.

de to viktigste data mining målene er å finne ut mønstre og etablere trender og forhold i et datasett for å løse problemer.

de generelle stadier av data mining prosessen er: problemdefinisjon, data leting, data forberedelse, modellering, evaluering og distribusjon.

Kjernevilkår knyttet til data mining er klassifisering, spådommer, foreningsregler, datareduksjon, datautforskning, overvåket og uovervåket læring, datasettorganisasjon, prøvetaking fra datasett, bygge en modell og etc.

2. Datavisualisering

Hva er Det?

datavisualisering er presentasjon av data i et grafisk format.

Det gjør det mulig for beslutningstakere på alle nivåer å se data og analyser presentert visuelt, slik at de kan identifisere verdifulle mønstre eller trender.

datavisualisering er et annet bredt emne som dekker forståelse og bruk av grunnleggende typer grafer (for eksempel linjediagrammer, stolpediagrammer, spredningsplott, histogrammer, boks-og whiskerplott, varmekart.

du kan ikke gå uten disse grafene. I tillegg må du lære om flerdimensjonale variabler med å legge til variabler og bruke farger, størrelse, former, animasjoner.

Manipulering spiller også en rolle her. Du bør kunne rascal, zoome, filtrere, aggregere data.

Ved hjelp av noen spesialiserte visualiseringer som kart diagrammer og tre kart er en varm ferdighet også.

3. Dimensjonsreduksjonsmetoder og teknikker

Hva er Det?

Dimensjonsreduksjonsprosess innebærer å konvertere et datasett med store dimensjoner til et datasett med mindre dimensjoner som sikrer at det gir lignende informasjon kort sagt.

med andre ord består dimensjonsreduksjon av en rekke teknikker og metoder i maskinlæring og statistikk for å redusere antall tilfeldige variabler.

det er så mange metoder og teknikker for å utføre dimensjonsreduksjon.

De mest populære Av Dem Mangler Verdier, Lav Varians, Beslutningstrær, Tilfeldig Skog, Høy Korrelasjon, Faktoranalyse, Hovedkomponentanalyse, Bakoverfunksjons Eliminering.

4. Klassifisering

Hva er Det?

Klassifisering Er en kjerne data mining teknikk for å tilordne kategorier til et sett med data.

formålet er å støtte innsamling av nøyaktige analyser og spådommer fra dataene.

Klassifisering Er en av de viktigste metodene for å gjøre analysen av en stor mengde datasett effektiv.

Klassifisering er en av de hotteste data vitenskap emner også. En datavitenskapsmann bør vite hvordan man bruker klassifiseringsalgoritmer for å løse ulike forretningsproblemer.

dette inkluderer å vite hvordan man definerer et klassifikasjonsproblem, utforske data med univariate og bivariate visualisering,trekke ut og forberede data, bygge klassifikasjonsmodeller, evaluere modeller og etc. Lineære og ikke-lineære klassifiseringer er noen av nøkkelbegrepene her.

5. Enkel og multippel lineær regresjon

Hva er det?

Lineære regresjonsmodeller er blant de grunnleggende statistiske modellene for å studere relasjoner mellom en uavhengig variabel x og y avhengig variabel.

det er en matematisk modellering som lar deg lage spådommer Og prognose for verdien Av Y avhengig Av De forskjellige verdiene Til X.

det er to hovedtyper av lineær regresjon: enkle lineære regresjonsmodeller og flere lineære regresjonsmodeller.

Nøkkelpunkter her er begreper som korrelasjonskoeffisient, regresjonslinje, restplot, lineær regresjonsligning og etc. For begynnelsen, se noen enkle lineære regresjon eksempler.

6. K-nærmeste nabo (k-NN)

Hva er Det?

n rmeste nabo er en dataklassifiseringsalgoritme som evaluerer sannsynligheten for at et datapunkt er medlem av en gruppe. Det avhenger av hvor nær datapunktet er til den gruppen.

som en av de viktigste ikke-parametriske metodene som brukes til regresjon og klassifisering, kan k-NN klassifiseres som et av de beste datavitenskapelige emnene noensinne.

Bestemme naboer, ved hjelp av klassifiseringsregler, velge k er noen av ferdighetene en datavitenskapsmann bør ha. K-nærmeste nabo er også en av de viktigste tekst gruvedrift og anomali deteksjonsalgoritmer.

7. Naive Bayes

Hva er det?

Naive Bayes Er en samling klassifiseringsalgoritmer som er basert på Det såkalte Bayes-Teoremet.

Naive Bayes Er Mye brukt I Maskinlæring, Og Har noen viktige applikasjoner som spam-deteksjon og dokumentklassifisering.

Det er Forskjellige Naive Bayes variasjoner. De mest populære Av dem er De Multinomiale Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes og Binariserte Multinomiale Naive Bayes.

8. Klassifisering og regresjon trær (CART)

Hva er det?

når det gjelder algoritmer for prediktiv modellering maskinlæring, beslutningstrær algoritmer har en viktig rolle.

beslutningstreet er en av de mest populære prediktive modelleringsmetodene som brukes i data mining, statistikk og maskinlæring som bygger klassifiserings-eller regresjonsmodeller i form av et tre(derfor er de også kjent som regresjons-og klassifiseringstrær).

de arbeider for både kategoriske data og kontinuerlige data.

noen vilkår og emner du bør mestre på dette feltet, involverer CART decision tree methodology, klassifiseringstrær, regresjonstrær, interaktiv dihotomiser, C4.5, C5.5, decision stump, conditional decision tree, M5 og etc.

9. Logistisk regresjon

Hva er Det?

Logistisk regresjon er et av de eldste datavitenskapelige emnene og områdene, og som lineær regresjon studerer den forholdet mellom pålitelig og uavhengig variabel.

vi bruker imidlertid logistisk regresjonsanalyse der den avhengige variabelen er dikotom (binær).

du vil møte begreper som sigmoid funksjon, S-formet kurve, multiple logistisk regresjon med kategoriske forklaringsvariabler, multiple binær logistisk regresjon med en kombinasjon av kategoriske og kontinuerlige prediktorer og etc.

10. Nevrale Nettverk

Hva er det?

Nevrale Nettverk fungerer som en total hit i maskinlæring i dag. Nevrale nettverk (også kjent som kunstige nevrale nettverk) er systemer av maskinvare og / eller programvare som etterligner menneskets hjerneneuroner.

det primære målet med å skape et system av kunstige nevroner er å få systemer som kan trenes til å lære noen datamønstre og utføre funksjoner som klassifisering, regresjon,prediksjon og etc.
Nevrale Nettverk Er en slags dyp læringsteknologi som brukes til å løse komplekse signalbehandling og mønstergjenkjenningsproblemer. Nøkkelbegreper her gjelder konsept og struktur Av Nevrale Nettverk, perceptron, Back-forplantning, Hopfield Nettverk.

ovennevnte var noen av de grunnleggende data vitenskap emner. Her er en liste over mer interessante og avanserte emner:

11. Diskriminant analyse

12. Foreningsregler

13. Klyngeanalyse

14. Tidsserier

15. Regresjonsbaserte prognoser

16. Utjevningsmetoder

17. Tidsstempler og økonomisk modellering

18. Svindel deteksjon

19. Data engineering – Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. GIS og romlige data

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.

lg