het lijdt geen twijfel dat data science-onderwerpen en-gebieden vandaag de dag tot de heetste bedrijfspunten behoren.

niet alleen data-analisten en business intelligence-specialisten streven ernaar hun datavaardigheden en-kennis te verbeteren, maar ook marketeers, managers op C-niveau, financiers, enz.
Data world is een breed gebied dat wiskundige en statistische onderwerpen omvat voor Data science en data mining, machine learning, kunstmatige intelligentie, neurale netwerken, enz.

op deze pagina verzamelden we enkele basis-en geavanceerde onderwerpen in data science om u ideeën te geven waar u uw vaardigheden onder de knie kunt krijgen.

Bovendien zijn het hot subjecten die u kunt gebruiken als aanwijzingen om uzelf voor te bereiden op data science sollicitatievragen.

 Data Science themes-infographic

1. De kern van data mining proces

dit is een voorbeeld van een breed data science onderwerp.

Wat is het?

datamining is een iteratief proces waarbij patronen in grote datasets worden ontdekt. Het omvat methoden en technieken zoals machine learning, statistieken, databasesystemen en enz.

de twee belangrijkste dataminingdoelstellingen zijn het vinden van patronen en het vaststellen van trends en relaties in een dataset om problemen op te lossen.

de Algemene fasen van het dataminingproces zijn: probleemdefinitie, gegevensverkenning, gegevensvoorbereiding, modellering, evaluatie en implementatie.

Kerntermen met betrekking tot datamining zijn classificatie, voorspellingen, verenigingsregels, gegevensreductie, gegevensexploratie, onder toezicht en zonder toezicht leren, organisatie van datasets, sampling van datasets, het bouwen van een model, enz.

2. Datavisualisatie

Wat is het?

datavisualisatie is de presentatie van gegevens in een grafisch formaat.

het stelt besluitvormers op alle niveaus in staat om gegevens en analyses visueel te zien, zodat zij waardevolle patronen of trends kunnen identificeren.

datavisualisatie is een ander breed onderwerp dat betrekking heeft op het begrijpen en gebruiken van basistypen van grafieken (zoals lijngrafieken, staafgrafieken, verstrooiingsdiagrammen, histogrammen, box-en whiskerdiagrammen, heatmaps.

u kunt niet zonder deze grafieken gaan. Bovendien, hier moet je leren over multidimensionale variabelen met het toevoegen van variabelen en het gebruik van kleuren, grootte, vormen, animaties.

manipulatie speelt hier ook een rol. Je moet in staat zijn om rascal, zoom, filter, geaggregeerde gegevens.

het gebruik van enkele gespecialiseerde visualisaties zoals kaartgrafieken en boomkaarten is ook een hot skill.

3. Dimensiereductiemethoden en-technieken

Wat is het?

het proces voor Dimensiereductie houdt in dat een gegevensverzameling met grote afmetingen wordt omgezet in een gegevensset met kleinere afmetingen, zodat deze in het kort vergelijkbare informatie oplevert.Met andere woorden, dimensionaliteitsreductie bestaat uit een reeks technieken en methoden in machine learning en statistieken om het aantal willekeurige variabelen te verminderen.

er zijn zoveel methoden en technieken om dimensiereductie uit te voeren.

de meest populaire zijn ontbrekende waarden, lage variantie, beslissingsbomen, willekeurig bos, hoge correlatie, factoranalyse, analyse van hoofdcomponenten, eliminatie van achterwaartse kenmerken.

4. Classificatie

Wat is het?

classificatie is een belangrijke dataminingtechniek voor het toewijzen van categorieën aan een reeks gegevens.

het doel is het verzamelen van nauwkeurige analyses en voorspellingen uit de gegevens te ondersteunen.

classificatie is een van de belangrijkste methoden om de analyse van een groot aantal datasets effectief te maken.

classificatie is ook een van de populairste onderwerpen op het gebied van gegevenswetenschap. Een data scientist moet weten hoe classificatiealgoritmen te gebruiken om verschillende bedrijfsproblemen op te lossen.

dit omvat het definiëren van een classificatieprobleem, het onderzoeken van gegevens met univariate en bivariate visualisatie, het extraheren en voorbereiden van gegevens, het bouwen van classificatiemodellen, het evalueren van modellen, enz. Lineaire en niet-lineaire classifiers zijn enkele van de belangrijkste termen hier.

5. Eenvoudige en meervoudige lineaire regressie

Wat is het?

Lineaire regressiemodellen behoren tot de statistische basismodellen voor het bestuderen van de relaties tussen een onafhankelijke variabele X en Y afhankelijke variabele.

het is een wiskundige modellering waarmee u voorspellingen en prognoses kunt maken voor de waarde van Y afhankelijk van de verschillende waarden van X.

er zijn twee belangrijke types van lineaire regressie: eenvoudige lineaire regressiemodellen en meerdere lineaire regressiemodellen.

belangrijke punten Hier zijn termen zoals correlatiecoëfficiënt, regressielijn, residuele plot, lineaire regressievergelijking enz. Voor het begin, zie enkele eenvoudige lineaire regressie voorbeelden.

6. K-dichtstbijzijnde buur (k-NN)

Wat is het?

N-dichtstbijzijnde-buurman is een gegevensclassificatie-algoritme dat de waarschijnlijkheid evalueert dat een gegevenspunt lid is van één groep. Het hangt ervan af hoe dicht het gegevenspunt bij die groep is.

als een van de belangrijkste niet-parametrische methoden die voor regressie en classificatie wordt gebruikt, kan k-NN worden geclassificeerd als een van de beste data science-onderwerpen ooit.

buren bepalen, met behulp van classificatieregels, K kiezen zijn enkele van de vaardigheden die een data scientist zou moeten hebben. K-dichtstbijzijnde buurman is ook een van de belangrijkste tekst mining en anomalie detectie algoritmen.

7. Naïeve Bayes

Wat is het?Naive Bayes is een verzameling van classificatiealgoritmen die gebaseerd zijn op de zogenaamde Stelling van Bayes.Op grote schaal gebruikt in Machine Learning, naïeve Bayes heeft een aantal cruciale toepassingen zoals spam detectie en document classificatie.

er zijn verschillende naïeve Bayes variaties. De meest populaire van hen zijn de Multinomial naïeve Bayes, Bernoulli naïeve Bayes, en Binarized Multinomial naïeve Bayes.

8. Classificatie – en regressiebomen (CART)

Wat is het?

als het gaat om algoritmen voor voorspellend modelleren van machine learning, spelen algoritmen van beslissingsbomen een cruciale rol.

de beslissingsboom is een van de meest populaire voorspellende modelleringsbenaderingen in datamining, statistiek en machine learning die classificatie-of regressiemodellen bouwt in de vorm van een boom (daarom staan ze ook bekend als regressie-en classificatiebomen).

ze werken voor zowel categorische gegevens als continue gegevens.

sommige termen en onderwerpen die u in dit veld onder de knie moet krijgen zijn: Cart decision tree methodology, classification trees, regression trees, interactive dihotomiser, C4.5, C5.5, decision stump, conditional decision tree, M5, etc.

9. Logistieke regressie

Wat is het?

logistieke regressie is een van de oudste data science onderwerpen en gebieden en als de lineaire regressie, het bestudeert de relatie tussen betrouwbare en onafhankelijke variabele.

we gebruiken echter logistische regressieanalyse waarbij de afhankelijke variabele dichotoom (binair) is.

u zult worden geconfronteerd met termen zoals sigmoid functie, S-vormige curve, meerdere logistische regressie met categorische verklarende variabelen, meerdere binaire logistische regressie met een combinatie van categorische en continue voorspellers en etc.

10. Neurale netwerken

Wat is het?Neurale netwerken zijn tegenwoordig een totale hit in het machine learning. Neurale netwerken (ook bekend als kunstmatige neurale netwerken) zijn systemen van hardware en/of software die het menselijk brein neuronen operatie na te bootsen.

het primaire doel van het creëren van een systeem van kunstmatige neuronen is om systemen te krijgen die kunnen worden getraind om bepaalde datapatronen te leren en functies uit te voeren zoals classificatie, regressie, voorspelling en etc.Neurale netwerken zijn een soort deep learning-technologieën die worden gebruikt voor het oplossen van complexe problemen met signaalverwerking en patroonherkenning. De belangrijkste termen hier betreft het concept en de structuur van neurale netwerken, perceptron, Back-propagation, Hopfield netwerk.

het bovenstaande waren enkele van de basisonderwerpen voor gegevenswetenschap. Hier is een lijst van meer interessante en geavanceerde onderwerpen:

11. Discriminant analysis

12. Associatieregels

13. Clusteranalyse

14. Tijdreeks

15. Regressiegebaseerde prognoses

16. Gladmakingsmethoden

17. Tijdstempels en financiële modellen

18. Fraudedetectie

19. Data engineering-Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. GIS en ruimtelijke gegevens

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.

lg