bez wątpienia tematy i obszary Nauk o danych są jednymi z najgorętszych punktów biznesowych.

nie tylko analitycy danych i specjaliści business intelligence starają się rozwijać swoje umiejętności i wiedzę na temat danych, ale także marketerzy, menedżerowie na poziomie C, finansiści itp.
Data world to szeroka dziedzina, która obejmuje matematyczne i statystyczne tematy dotyczące nauki o danych i eksploracji danych, uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji, sieci neuronowych itp.

na tej stronie zebraliśmy kilka podstawowych i zaawansowanych tematów z nauk o danych, aby dać ci pomysły, gdzie opanować swoje umiejętności.

co więcej, są to gorące tematy, których możesz użyć jako wskazówek, aby przygotować się na pytania dotyczące rozmowy kwalifikacyjnej z danymi naukowymi.

 tematy dotyczące danych - infografika

1. Rdzeń procesu eksploracji danych

jest to przykład szerokiego tematu data science.

Co to jest?

eksploracja danych to iteracyjny proces polegający na odkrywaniu wzorców w dużych zbiorach danych. Obejmuje metody i techniki, takie jak uczenie maszynowe, statystyka, systemy baz danych itp.

dwa główne cele eksploracji danych to znalezienie wzorców i ustanowienie trendów i relacji w zbiorze danych w celu rozwiązania problemów.

ogólne etapy procesu eksploracji danych to: definiowanie problemów, eksploracja danych, przygotowanie danych, modelowanie, Ocena i wdrażanie.

podstawowe terminy związane z eksploracją danych to klasyfikacja, przewidywania, reguły asocjacji, redukcja danych, eksploracja danych, uczenie nadzorowane i nienadzorowane, organizacja zbiorów danych, pobieranie próbek z zestawów danych, budowanie modelu itp.

2. Wizualizacja danych

co to jest?

wizualizacja danych to prezentacja danych w formacie graficznym.

umożliwia decydentom na wszystkich poziomach przeglądanie danych i analiz prezentowanych wizualnie, dzięki czemu mogą zidentyfikować cenne wzorce lub trendy.

wizualizacja danych to kolejny szeroki temat, który obejmuje zrozumienie i wykorzystanie podstawowych typów wykresów (takich jak wykresy liniowe, wykresy słupkowe, wykresy punktowe, histogramy, wykresy skrzynkowe i wąskie, mapy cieplne.

nie możesz obejść się bez tych wykresów. Ponadto tutaj musisz dowiedzieć się o zmiennych wielowymiarowych z dodawaniem zmiennych i wykorzystaniem kolorów, rozmiaru, kształtów, animacji.

manipulacja również odgrywa tutaj rolę. Powinieneś być w stanie skanować, powiększać, filtrować, agregować dane.

używanie niektórych wyspecjalizowanych wizualizacji, takich jak mapy map i mapy drzew, jest również gorącą umiejętnością.

3. Metody i techniki redukcji wymiarów

co to jest?

proces redukcji wymiarów polega na konwersji zbioru danych o dużych wymiarach na zbiór danych o mniejszych wymiarach, zapewniając, że w skrócie dostarcza podobnych informacji.

innymi słowy, redukcja wymiarowości składa się z szeregu technik i metod w uczeniu maszynowym i statystyce w celu zmniejszenia liczby zmiennych losowych.

istnieje tak wiele metod i technik redukcji wymiarów.

najpopularniejsze z nich to brakujące wartości, niska wariancja, drzewa decyzyjne, Las losowy, wysoka korelacja, Analiza czynnikowa, Analiza składowa zasadnicza, eliminacja cech wstecznych.

4. Klasyfikacja

co to jest?

klasyfikacja jest podstawową techniką eksploracji danych do przypisywania kategorii do zestawu danych.

celem jest wspieranie zbierania dokładnych analiz i prognoz z danych.

klasyfikacja jest jedną z kluczowych metod skutecznej analizy dużej ilości zbiorów danych.

klasyfikacja jest również jednym z najgorętszych tematów nauki o danych. Analityk danych powinien wiedzieć, jak używać algorytmów klasyfikacji do rozwiązywania różnych problemów biznesowych.

obejmuje to wiedzę, jak zdefiniować problem klasyfikacji, przeglądać dane za pomocą wizualizacji jedno-i dwuwymiarowej, wyodrębniać i przygotowywać dane, budować modele klasyfikacji, Oceniać modele itp. Klasyfikatory liniowe i nieliniowe są tu jednymi z kluczowych terminów.

5. Prosta i wielokrotna regresja liniowa

co to jest?

modele regresji liniowej należą do podstawowych modeli statystycznych do badania zależności między zmienną niezależną X i zmienną zależną Y.

jest to modelowanie matematyczne, które pozwala na przewidywanie i prognozowanie wartości Y w zależności od różnych wartości X.

istnieją dwa główne typy regresji liniowej: proste modele regresji liniowej i wiele modeli regresji liniowej.

kluczowe punkty tutaj są terminy, takie jak współczynnik korelacji, linia regresji, Wykres resztkowy, równanie regresji liniowej i itp. Na początek zobacz kilka prostych przykładów regresji liniowej.

6. K-najbliższy sąsiad (k-NN)

co to jest?

N-nearest-neighbor to algorytm klasyfikacji danych, który ocenia prawdopodobieństwo, że punkt danych jest członkiem jednej grupy. To zależy od tego, jak blisko punktu danych jest do tej grupy.

jako jedna z kluczowych nieparametrycznych metod stosowanych do regresji i klasyfikacji, k-NN może być sklasyfikowany jako jeden z najlepszych tematów nauki o danych w historii.

określanie sąsiadów, używanie reguł klasyfikacji, wybór k to tylko niektóre z umiejętności, które powinien posiadać analityk danych. K-najbliższy sąsiad jest również jednym z kluczowych algorytmów wyszukiwania tekstu i wykrywania anomalii.

7. Naiwny Bayes

Co to jest?

naiwny Bayes jest zbiorem algorytmów klasyfikacyjnych opartych na tzw. twierdzeniu Bayesa.

szeroko stosowany w uczeniu maszynowym, Naive Bayes ma kilka kluczowych aplikacji, takich jak wykrywanie spamu i klasyfikacja dokumentów.

istnieją różne naiwne wariacje Bayesa. Najbardziej popularne z nich to wielomianowe naiwne Bayes, Bernoulli naiwne Bayes i binarne wielomianowe naiwne Bayes.

8. Drzewa klasyfikacji i regresji (koszyk)

co to jest?

jeśli chodzi o algorytmy do modelowania predykcyjnego uczenia maszynowego, algorytmy drzew decyzyjnych odgrywają istotną rolę.

drzewo decyzyjne jest jednym z najpopularniejszych metod modelowania predykcyjnego stosowanych w eksploracji danych, statystyce i uczeniu maszynowym, które buduje modele klasyfikacji lub regresji w kształcie drzewa (dlatego są one również znane jako drzewa regresji i klasyfikacji).

działają zarówno dla danych kategorycznych, jak i ciągłych.

niektóre terminy i tematy, które powinieneś opanować w tej dziedzinie, obejmują metodologię CART decision tree, Drzewa klasyfikacji, drzewa regresji, interaktywny dihotomizer, C4.5, C5.5, decision stump, conditional decision tree, M5 i itp.

9. Regresja logistyczna

co to jest?

regresja logistyczna jest jednym z najstarszych tematów i obszarów nauki o danych, a jako regresja liniowa bada związek między zmienną niezawodną i niezależną.

jednak używamy analizy regresji logistycznej, w której zmienna zależna jest dychotomiczna (binarna).

napotkasz terminy takie jak funkcja esicy, krzywa w kształcie litery S, wielokrotna regresja logistyczna z kategorycznymi zmiennymi objaśniającymi, wielokrotna binarna regresja logistyczna z kombinacją predyktorów kategorycznych i ciągłych itp.

10. Sieci neuronowe

co to jest?

sieci neuronowe działają obecnie jako totalny hit w uczeniu maszynowym. Sieci neuronowe (znane również jako sztuczne sieci neuronowe) to systemy sprzętu i/lub oprogramowania, które naśladują działanie ludzkich neuronów mózgu.

głównym celem stworzenia systemu sztucznych neuronów jest uzyskanie systemów, które można wytrenować, aby nauczyć się niektórych wzorców danych i wykonywać funkcje takie jak klasyfikacja, regresja, przewidywanie itp.
Sieci neuronowe są rodzajem technologii głębokiego uczenia używanych do rozwiązywania złożonych problemów przetwarzania sygnałów i rozpoznawania wzorców. Kluczowe pojęcia dotyczą tu koncepcji i struktury sieci neuronowych, perceptronu, propagacji wstecznej, sieci Hopfielda.

powyższe były jednymi z podstawowych tematów nauki o danych. Oto lista ciekawszych i bardziej zaawansowanych tematów:

11. Analiza dyskryminacyjna

12. Regulamin Stowarzyszenia

13. Analiza klastra

14. Szeregi czasowe

15. Prognozowanie oparte na regresji

16. Metody wygładzania

17. Znaczniki czasu i modelowanie finansowe

18. Wykrywanie oszustw

19. Inżynieria danych-Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. GIS i dane przestrzenne

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.

lg