não há dúvida de que os tópicos e áreas de ciência dos dados são alguns dos pontos de negócios mais quentes hoje.

não só os analistas de dados e especialistas de inteligência de negócios visam avançar suas habilidades de dados e conhecimento, mas também comerciantes, gerentes de Nível C, financiadores, etc.O mundo dos dados é um vasto campo que abrange tópicos matemáticos e estatísticos para a ciência dos dados e Mineração de dados, aprendizagem de máquinas, inteligência artificial, redes neurais e etc.

nesta página, recolhemos alguns tópicos básicos e avançados na ciência dos dados para lhe dar ideias sobre onde dominar as suas competências.Além disso, são assuntos quentes que pode utilizar como instruções para se preparar para perguntas de entrevista de emprego em ciência dos dados.

tópicos de Ciência da Informação-infografia

1. O núcleo do processo de mineração de dados

este é um exemplo de um amplo tópico de ciência dos dados.O que é?A mineração de dados é um processo iterativo que envolve a descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados. Inclui métodos e técnicas como a aprendizagem de máquinas, estatísticas, sistemas de bases de dados e etc.Os dois principais objetivos da mineração de dados são encontrar padrões e estabelecer tendências e relações em um conjunto de dados para resolver problemas.

as etapas gerais do processo de mineração de dados são: Definição de problemas, exploração de dados, preparação de dados, modelagem, avaliação e implantação.Os Termos principais relacionados com a mineração de dados são: Classificação, previsões, regras de associação, redução de dados, exploração de dados, aprendizagem supervisionada e não supervisionada, organização de conjuntos de dados, amostragem a partir de conjuntos de dados, construção de um modelo e etc.

2. Visualização de dados

o que é?

visualização de dados é a apresentação de dados em um formato gráfico.

permite que os decisores de todos os níveis vejam os dados e análises apresentados visualmente, para que possam identificar padrões ou tendências valiosos.

a visualização de dados é outro assunto amplo que cobre a compreensão e o uso de tipos básicos de gráficos (tais como gráficos de linhas, gráficos de barras, gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de caixa e whisker, mapas de calor.

você não pode ir sem estes gráficos. Além disso, aqui você precisa aprender sobre variáveis multidimensionais com a adição de variáveis e usando cores, Tamanho, formas, animações.

a manipulação também desempenha um papel aqui. Você deve ser capaz de rascal, zoom, filtro, dados agregados.

usar algumas visualizações especializadas, tais como mapas de mapas e mapas de árvores é uma habilidade quente também.

3. Métodos e técnicas de redução de dimensões

o que é?

processo de redução de dimensão envolve a conversão de um conjunto de dados com grandes dimensões em um conjunto de dados com menores dimensões, garantindo que ele fornece informações semelhantes em resumo.

em outras palavras, a redução de dimensionalidade consiste em séries de técnicas e métodos na aprendizagem de máquinas e estatísticas para diminuir o número de variáveis aleatórias.

existem tantos métodos e técnicas para realizar a redução de dimensão.

o mais popular deles são valores em falta, baixa variância, árvores de decisão, Floresta aleatória, alta correlação, Análise de fatores, principal Análise de componentes, eliminação de recursos atrasados.

4. Classificação

o que é?

classificação é uma técnica de mineração de dados para atribuir categorias a um conjunto de dados.

o objetivo é apoiar a coleta de análises precisas e previsões a partir dos dados.

a classificação é um dos métodos-chave para tornar eficaz a análise de uma grande quantidade de conjuntos de dados.

classificação é um dos temas mais quentes da ciência dos dados também. Um cientista de dados deve saber como usar algoritmos de classificação para resolver diferentes problemas de negócios.

isto inclui saber como definir um problema de classificação, explorar dados com visualização univariada e bivariada, extrair e preparar dados, construir modelos de classificação, avaliar modelos, etc. Classificadores lineares e não lineares são alguns dos termos-chave aqui.

5. Regressão linear simples e múltipla

o que é?

modelos de regressão Linear estão entre os modelos estatísticos básicos para estudar as relações entre uma variável independente X e uma variável dependente Y.

é uma modelagem matemática que permite fazer previsões e prognósticos para o valor de Y em função dos diferentes valores de X.

Existem dois tipos principais de linear de regressão: regressão linear simples, modelos e vários modelos de regressão linear.

os pontos-chave aqui são termos como coeficiente de correlação, linha de regressão, gráfico residual, equação de regressão linear e etc. Para o início, veja alguns exemplos simples de regressão linear.

6. K-vizinho mais próximo (K-NN)

o que é?

n-nearest-neighbor é um algoritmo de classificação de dados que avalia a probabilidade de um ponto de Dados ser um membro de um grupo. Depende de quão perto o ponto de dados está desse grupo.

como um dos principais métodos não paramétricos utilizados para a regressão e classificação, O K-NN pode ser classificado como um dos melhores tópicos de ciência dos dados de sempre.

determinar vizinhos, usando regras de classificação, escolher k são algumas das habilidades que um cientista de dados deve ter. K-vizinho mais próximo também é um dos algoritmos chave de mineração de texto e detecção de anomalias.

7. Bayes ingénuos

o que é?

Naive Bayes é uma coleção de algoritmos de classificação que são baseados no chamado Teorema de Bayes.

amplamente utilizado na aprendizagem de máquinas, Ingenu Bayes tem algumas aplicações cruciais, tais como detecção de spam e classificação de documentos.

existem diferentes variações ingênuas de Bayes. Os mais populares são os ingênuos multinomiais Bayes, Bernoulli ingênuo Bayes, e os ingênuos Binarizados Multinomial Bayes.

8. Árvores de classificação e regressão (CART)

o que é?

When it comes to algorithms for predictive modeling machine learning, decision trees algorithms have a vital role.

a árvore de decisão é uma das abordagens de modelagem preditiva mais populares usadas na mineração de dados, estatística e aprendizagem de máquinas que constrói modelos de classificação ou regressão na forma de uma árvore (é por isso que eles também são conhecidos como árvores de regressão e classificação).

eles trabalham para dados categóricos e dados contínuos.

alguns termos e tópicos que você deve dominar Neste campo envolvem a metodologia da árvore de decisão do CART, árvores de classificação, árvores de regressão, dihotomizador interativo, C4.5, C5.5, tronco de decisão, árvore de decisão condicional, M5, e etc.

9. Regressão logística

o que é?

regressão logística é um dos mais antigos tópicos e áreas da ciência dos dados e, como regressão linear, estuda a relação entre variável dependente e independente.

no entanto, usamos a análise de regressão logística onde a variável dependente é dicotómica (binária).

irá enfrentar termos como função sigmoid, curva em forma de S, regressão logística múltipla com variáveis explicativas categóricas, regressão logística múltipla com uma combinação de Predicadores categóricos e contínuos e etc.

10. Redes neurais

o que é?As redes neurais atuam como um sucesso total na aprendizagem da máquina hoje em dia. Redes neurais (também conhecidas como redes neurais artificiais) são sistemas de hardware e/ou software que imitam a operação dos neurônios cerebrais humanos.

o objetivo principal de criar um sistema de neurônios artificiais é obter sistemas que possam ser treinados para aprender alguns padrões de dados e executar funções como classificação, regressão, Previsão e etc.Redes neurais são um tipo de tecnologias de aprendizagem profunda usadas para resolver problemas complexos de processamento de sinais e reconhecimento de padrões. Os termos-chave aqui estão relacionados ao conceito e estrutura de Redes Neurais, perceptron, back-propagation, Hopfield Network.

os tópicos acima foram alguns dos tópicos básicos da ciência dos dados. Aqui está uma lista de tópicos mais interessantes e avançados:

11. Análise discriminante

12. Regras de associação

13. Análise de agregados

14. Séries cronológicas

15. Previsão baseada na regressão

16. Métodos de suavização

17. Carimbos e modelos financeiros

18. Detecção de fraudes

19. Engenharia de dados-Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. SIG e dados geográficos

Deixe uma resposta

O seu endereço de email não será publicado.

lg