nu există nicio îndoială că subiectele și domeniile științei datelor sunt unele dintre cele mai fierbinți puncte de afaceri de astăzi.

nu numai analiștii de date și specialiștii în informații de afaceri își propun să-și avanseze abilitățile și cunoștințele de date, ci și marketerii, managerii de nivel C, finanțatorii etc.
Data world este un domeniu larg care acoperă subiecte matematice și statistice pentru știința datelor și exploatarea datelor, învățarea automată, inteligența artificială, rețelele neuronale etc.

pe această pagină, am colectat câteva subiecte de bază și avansate în știința datelor pentru a vă oferi idei în care să vă stăpâniți abilitățile.

mai mult, sunt subiecte fierbinți pe care le puteți folosi ca indicații pentru a vă pregăti pentru întrebările interviului de angajare în știința datelor.

subiecte de știință a datelor-infografic

1. Nucleul procesului de extragere a datelor

acesta este un exemplu de subiect larg de știință a datelor.

ce este?

Data mining este un proces iterativ care implică descoperirea tiparelor în seturi mari de date. Include metode și tehnici precum învățarea automată, Statistici, sisteme de baze de date etc.

cele două obiective principale de extragere a datelor sunt de a afla modele și de a stabili tendințe și relații într-un set de date pentru a rezolva problemele.

etapele generale ale procesului de extragere a datelor sunt: definirea problemelor, explorarea datelor, pregătirea datelor, modelarea, evaluarea și implementarea.

termenii de bază legați de data mining sunt clasificarea, predicțiile, regulile de asociere, reducerea datelor, explorarea datelor, învățarea supravegheată și nesupravegheată, organizarea seturilor de date, eșantionarea din seturile de date, construirea unui model etc.

2. Vizualizarea datelor

ce este?

vizualizarea datelor este prezentarea datelor într-un format grafic.

permite factorilor de decizie de toate nivelurile să vadă datele și analizele prezentate vizual, astfel încât să poată identifica modele sau tendințe valoroase.

vizualizarea datelor este un alt subiect larg care acoperă înțelegerea și utilizarea tipurilor de bază de grafice (cum ar fi grafice de linie, grafice cu bare, parcele de împrăștiere, histograme, parcele de box și mustăți, hărți de căldură.

nu puteți merge fără aceste grafice. În plus, aici trebuie să aflați despre Variabilele multidimensionale cu adăugarea de variabile și utilizarea culorilor, dimensiunii, formelor, animațiilor.

manipularea joacă, de asemenea, un rol aici. Ar trebui să fie capabil să canalie, zoom, filtru, date agregate.

utilizarea unor vizualizări specializate, cum ar fi diagrame hartă și hărți copac este o abilitate fierbinte prea.

3. Metode și tehnici de reducere a dimensiunilor

ce este?

procesul de reducere a dimensiunii implică conversia unui set de date cu dimensiuni vaste într-un set de date cu dimensiuni mai mici, asigurându-se că oferă informații similare pe scurt.

cu alte cuvinte, reducerea dimensionalității constă în serii de tehnici și metode în învățarea automată și statistici pentru a reduce numărul de variabile aleatorii.

există atât de multe metode și tehnici pentru a efectua reducerea dimensiunii.

cele mai populare dintre ele sunt valori lipsă, varianță scăzută, arbori de decizie, pădure aleatoare, corelație ridicată, analiza factorilor, analiza componentelor principale, eliminarea caracteristicilor înapoi.

4. Clasificare

ce este?

clasificarea este o tehnică de bază de extragere a datelor pentru atribuirea categoriilor unui set de date.

scopul este de a sprijini colectarea de analize exacte și predicții din date.

clasificarea este una dintre metodele cheie pentru a face analiza unei cantități mari de seturi de date eficiente.

clasificarea este una dintre cele mai fierbinți subiecte de știință a datelor. Un om de știință de date ar trebui să știe cum să folosească algoritmi de clasificare pentru a rezolva diferite probleme de afaceri.

aceasta include cunoașterea modului de definire a unei probleme de clasificare, explorarea datelor cu vizualizare univariată și bivariată, extragerea și pregătirea datelor, construirea modelelor de clasificare, evaluarea modelelor etc. Clasificatorii liniari și neliniari sunt câțiva dintre termenii cheie aici.

5. Regresie liniară simplă și multiplă

ce este?

modelele de regresie liniară sunt printre modelele statistice de bază pentru studierea relațiilor dintre o variabilă independentă X și Y variabilă dependentă.

este o modelare matematică care vă permite să faceți predicții și prognoze pentru valoarea lui Y în funcție de diferitele valori ale lui X.

există două tipuri principale de regresie liniară: modele simple de regresie liniară și modele multiple de regresie liniară.

punctele cheie aici sunt termeni precum coeficientul de corelație, linia de regresie, graficul rezidual, ecuația de regresie liniară etc. Pentru început, vedeți câteva exemple simple de regresie liniară.

6. K-cel mai apropiat vecin (k-NN)

ce este?

n-cel mai apropiat vecin este un algoritm de clasificare a datelor care evaluează probabilitatea ca un punct de date să fie membru al unui grup. Depinde de cât de aproape este punctul de date de acel grup.

ca una dintre metodele cheie non-parametrice utilizate pentru regresie și clasificare, k-NN poate fi clasificat ca unul dintre cele mai bune subiecte de știință a datelor vreodată.

determinarea vecinilor, utilizarea regulilor de clasificare, alegerea k sunt câteva dintre abilitățile pe care un om de știință de date ar trebui să le aibă. K-cel mai apropiat vecin este, de asemenea, unul dintre algoritmii cheie de extragere a textului și de detectare a anomaliilor.

7. Naiv Bayes

ce este?

Bayes naiv este o colecție de algoritmi de clasificare care se bazează pe așa-numita teoremă Bayes.

utilizat pe scară largă în învățarea automată, naivul Bayes are câteva aplicații cruciale, cum ar fi detectarea spamului și clasificarea documentelor.

există diferite variații Bayes Naive. Cele mai populare dintre ele sunt Bayes naiv Multinomial, Bayes naiv Bernoulli și Bayes naiv Multinomial Binarizat.

8. Arbori de clasificare și regresie (CART)

ce este?

când vine vorba de algoritmi pentru modelarea predictivă a învățării automate, algoritmii arborilor de decizie au un rol vital.

arborele decizional este una dintre cele mai populare abordări de modelare predictivă utilizate în extragerea datelor, statistici și învățare automată care construiește modele de clasificare sau regresie în formă de copac (de aceea sunt cunoscute și sub numele de arbori de regresie și clasificare).

funcționează atât pentru date categorice, cât și pentru date continue.

unii termeni și subiecte pe care ar trebui să le stăpâniți în acest domeniu implică metodologia arborelui de decizie a coșului, arborii de clasificare, copacii de regresie, dihotomiserul interactiv, C4.5, C5.5, butucul de decizie, arborele de decizie condiționată, M5 și etc.

9. Regresia logistică

ce este?

regresia logistică este unul dintre cele mai vechi subiecte și domenii ale științei datelor și, ca regresie liniară, studiază relația dintre variabila fiabilă și independentă.

cu toate acestea, folosim analiza de regresie logistică unde variabila dependentă este dihotomică (binară).

vă veți confrunta cu termeni precum funcția sigmoidă, curba în formă de S, regresia logistică multiplă cu variabile explicative categorice, regresia logistică binară multiplă cu o combinație de predictori categorici și continue etc.

10. Rețele neuronale

ce este?

rețelele neuronale acționează ca un hit total în învățarea automată în zilele noastre. Rețelele neuronale (cunoscute și sub numele de rețele neuronale artificiale) sunt sisteme de hardware și/sau software care imită funcționarea neuronilor creierului uman.

scopul principal al creării unui sistem de neuroni artificiali este de a obține sisteme care pot fi instruite pentru a învăța unele modele de date și pentru a executa funcții precum clasificarea, regresia, predicția etc.
rețelele neuronale sunt un fel de tehnologii de învățare profundă utilizate pentru rezolvarea problemelor complexe de procesare a semnalului și recunoaștere a modelelor. Termenii cheie aici se referă la conceptul și structura rețelelor neuronale, perceptron, Back-propagare, rețeaua Hopfield.

cele de mai sus au fost câteva dintre subiectele de bază ale științei datelor. Iată o listă de subiecte mai interesante și avansate:

11. Analiza discriminantă

12. Reguli de asociere

13. Analiza clusterului

14. Serii de timp

15. Prognoză bazată pe regresie

16. Metode de netezire

17. Timbre de timp și modelare financiară

18. Detectarea fraudei

19. Ingineria datelor-Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. GIS și date spațiale

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.

lg