det är ingen tvekan om att data science ämnen och områden är några av de hetaste affärspunkter idag.

inte bara dataanalytiker och business intelligence-specialister syftar till att främja sina datakunskaper och kunskaper utan även marknadsförare, C-nivåchefer, finansiärer och etc.
Data world är ett brett fält som täcker matematiska och statistiska ämnen för datavetenskap och data mining, maskininlärning, artificiell intelligens, neurala nätverk och etc.

på den här sidan samlade vi några grundläggande och avancerade ämnen inom datavetenskap för att ge dig ideer om var du ska behärska dina färdigheter.

dessutom är de heta ämnen som du kan använda som anvisningar för att förbereda dig för frågor om datavetenskap.

 datavetenskap ämnen-infographic

1. Kärnan i data mining process

Detta är ett exempel på ett brett datavetenskap ämne.

Vad är det?

data mining är en iterativ process som innebär att upptäcka mönster i stora datamängder. Den innehåller metoder och tekniker som maskininlärning, statistik, databassystem och etc.

de två huvudsakliga datautvinningsmålen är att ta reda på mönster och etablera trender och relationer i en dataset för att lösa problem.

de allmänna stadierna i data mining-processen är: problemdefinition, datautforskning, databeredning, modellering, utvärdering och distribution.

Kärntermer relaterade till data mining är klassificering, förutsägelser, föreningsregler, datareduktion, datautforskning, övervakad och oövervakad inlärning, datasetorganisation, provtagning från dataset, bygga en modell och etc.

2. Datavisualisering

Vad är det?

datavisualisering är presentationen av data i ett grafiskt format.

det gör det möjligt för beslutsfattare på alla nivåer att se data och analyser presenteras visuellt, så att de kan identifiera värdefulla mönster eller trender.

datavisualisering är ett annat brett ämne som täcker förståelsen och användningen av grundläggande typer av grafer (t.ex. linjediagram, stapeldiagram, scatter-tomter, histogram, box-och whisker-tomter, värmekartor.

du kan inte gå utan dessa grafer. Dessutom behöver du lära dig om flerdimensionella variabler med att lägga till variabler och använda färger, storlek, former, animationer.

Manipulation spelar också en roll här. Du bör kunna rascal, zooma, filtrera, aggregera data.

att använda några specialiserade visualiseringar som kartdiagram och trädkartor är också en het färdighet.

3. Dimension reduktionsmetoder och tekniker

Vad är det?

Dimensionsreduceringsprocessen innebär att konvertera en dataset med stora dimensioner till en dataset med mindre dimensioner som säkerställer att den ger liknande information i korthet.

med andra ord består dimensioneringsreduktion av serier av tekniker och metoder inom maskininlärning och statistik för att minska antalet slumpmässiga variabler.

det finns så många metoder och tekniker för att utföra dimensionsreduktion.

de mest populära av dem är saknade värden, låg varians, beslutsträd, slumpmässig skog, hög korrelation, faktoranalys, huvudkomponentanalys, eliminering av Bakåtfunktion.

4. Klassificering

Vad är det?

klassificering är en kärndata mining teknik för att tilldela kategorier till en uppsättning data.

syftet är att stödja insamling av korrekt analys och förutsägelser från data.

klassificering är en av de viktigaste metoderna för att göra analysen av en stor mängd datamängder effektiva.

klassificering är också ett av de hetaste datavetenskapliga ämnena. En datavetare bör veta hur man använder klassificeringsalgoritmer för att lösa olika affärsproblem.

detta inkluderar att veta hur man definierar ett klassificeringsproblem, utforska data med univariat och bivariat visualisering, extrahera och förbereda data, bygga klassificeringsmodeller, utvärdera modeller och etc. Linjära och icke-linjära klassificerare är några av de viktigaste termerna här.

5. Enkel och multipel linjär regression

Vad är det?

linjära regressionsmodeller är bland de grundläggande statistiska modellerna för att studera relationer mellan en oberoende variabel X och Y-beroende variabel.

det är en matematisk modellering som låter dig göra förutsägelser och prognos för värdet på Y beroende på de olika värdena på X.

det finns två huvudtyper av linjär regression: enkla linjära regressionsmodeller och flera linjära regressionsmodeller.

viktiga punkter här är termer som korrelationskoefficient, regressionslinje, restplot, linjär regressionsekvation och etc. För början, se några enkla linjära regressionsexempel.

6. K-närmaste granne (k-NN)

Vad är det?

N-nearest-neighbor är en dataklassificeringsalgoritm som utvärderar sannolikheten för att en datapunkt ska vara medlem i en grupp. Det beror på hur nära datapunkten är till den gruppen.

som en av de viktigaste icke-parametriska metoderna som används för regression och klassificering kan k-NN klassificeras som ett av de bästa datavetenskapliga ämnena någonsin.

att bestämma grannar, med hjälp av klassificeringsregler, välja k är några av de färdigheter som en datavetenskapare borde ha. K-närmaste granne är också en av de viktigaste textgruvnings-och anomalidetekteringsalgoritmerna.

7. Naive Bayes

Vad är det?

Naive Bayes är en samling klassificeringsalgoritmer som bygger på den så kallade Bayes teorem.

Naive Bayes används ofta i maskininlärning och har några viktiga applikationer som spamdetektering och dokumentklassificering.

det finns olika naiva Bayes-variationer. De mest populära av dem är Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes och Binarized Multinomial Naive Bayes.

8. Klassificering och regression träd (vagn)

Vad är det?

när det gäller algoritmer för prediktiv modellering av maskininlärning har beslutsträdsalgoritmer en viktig roll.

beslutsträdet är en av de mest populära prediktiva modelleringsmetoderna som används inom data mining, statistik och maskininlärning som bygger klassificerings-eller regressionsmodeller i form av ett träd (det är därför de också kallas regressions-och klassificeringsträd).

de arbetar för både kategoriska data och kontinuerliga data.

vissa termer och ämnen som du bör behärska inom detta område involverar CART decision tree metodik, klassificeringsträd, regressionsträd, interaktiv dihotomiser, C4.5, C5.5, decision stump, conditional decision tree, M5 och etc.

9. Logistisk regression

Vad är det?

logistisk regression är ett av de äldsta datavetenskapliga ämnena och områdena och som linjär regression studerar den förhållandet mellan pålitlig och oberoende variabel.

vi använder dock logistisk regressionsanalys där den beroende variabeln är dikotom (binär).

du kommer att möta termer som sigmoidfunktion, S-formad kurva, multipel logistisk regression med kategoriska förklarande variabler, multipel binär logistisk regression med en kombination av kategoriska och kontinuerliga prediktorer och etc.

10. Neurala nätverk

Vad är det?

neurala nätverk fungerar som en total hit i maskininlärningen nuförtiden. Neurala nätverk (även känd som artificiella neurala nätverk) är system av hårdvara och/eller programvara som efterliknar den mänskliga hjärnan neuroner operation.

det primära målet att skapa ett system av artificiella neuroner är att få system som kan tränas för att lära sig några datamönster och utföra funktioner som klassificering, regression, förutsägelse och etc.
neurala nätverk är en typ av djup inlärningsteknik som används för att lösa komplexa signalbehandling och mönsterigenkänningsproblem. Nyckelbegrepp här avser koncept och struktur av neurala nätverk, perceptron, Back-fortplantning, Hopfield nätverk.

ovanstående var några av de grundläggande datavetenskapliga ämnena. Här är en lista över mer intressanta och avancerade ämnen:

11. Diskriminerande analys

12. Föreningsregler

13. Klusteranalys

14. Tidsserier

15. Regressionsbaserad prognos

16. Utjämningsmetoder

17. Tidsstämplar och finansiell modellering

18. Upptäckt av bedrägeri

19. Datateknik-Hadoop, MapReduce, Pregel.

20. GIS och rumsliga data

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.

lg