Consulte más de 20 temas de ciencia de datos para mejorar sus habilidades en 2022

Hoy en día, no se puede negar el hecho de que los temas de ciencia de datos son uno de los puntos comerciales más candentes. No solo expertos en inteligencia empresarial y analistas de datos. Pero los financieros, los gerentes de nivel C, los especialistas en marketing y otros también tienen el objetivo. Eso es para mejorar sus conocimientos y habilidades de datos.

El mundo se ha llenado de diversos datos que cubren temas estadísticos y matemáticos. Estos son para minería de datos y ciencia de datos. Además, los conceptos matemáticos también se utilizan en el aprendizaje automático. Así como en redes neuronales, inteligencia artificial y más.

Hoy voy a hablar sobre los temas básicos y avanzados de la ciencia de datos. Esto te ayudará a tener una idea de dónde realmente puedes dominar las habilidades. Además, puede considerar estos temas para orientarlo y prepararse para una carrera exitosa en ciencia de datos.

Entonces, revisemos los temas uno por uno.

¿Qué es la ciencia de datos?

Es una colección de algoritmos, herramientas y técnicas de aprendizaje automático. Estos sirven para descubrir patrones ocultos tomados de grandes cantidades de datos. Pero, ¿en qué se diferencia esto del trabajo que los estadísticos han estado haciendo durante años?

La respuesta a esta pregunta radica en la diferencia entre predecir y explicar.

Como puede ver en la figura anterior, un analista de datos generalmente explica lo que sucede utilizando el historial de datos. Por otro lado, un científico de datos no solo realiza investigaciones exploratorias para descubrir tendencias útiles. Pero también emplea poderosos algoritmos de aprendizaje automático para predecir un evento específico en el futuro. Un científico de datos examinará los datos desde varias perspectivas. Y descubra conocimientos, incluidos los previamente desconocidos.

El análisis prescriptivo, el análisis causal predictivo y el aprendizaje automático prefieren la ciencia de datos para hacer predicciones y tomar decisiones.

Los 3 principales temas de ciencia de datos que todo principiante debe saber

Visualización de datos

Es el método de presentación de datos en forma gráfica. Permite a los tomadores de decisiones verificar los datos y análisis presentados gráficamente. Esto facilita que los científicos de datos diseñen tendencias o modelos de valor.

También considera amplios temas de estudio que incluyen los usos y la comprensión de los tipos de gráficos (como un gráfico de barras, un gráfico de columnas, gráficos de líneas, gráficos de caja y bigotes, y más).

No puede comprender los temas de ciencia de datos si no tiene un conocimiento adecuado de los gráficos. Además, también es necesario conocer las variables multidimensionales. Esto se hace agregando las variables y usando distintos colores, formas, tamaños y animaciones.

En la visualización de datos, la manipulación también juega un papel clave. Por lo tanto, debe poder hacer zoom, cambiar el tamaño, filtrar y agregar datos. Usando habilidades de visualización de datos, puede dominar fácilmente algunos conceptos importantes de ciencia de datos.

Clasificación

Considérelo como el método básico de minería de datos que asigna categorías al conjunto de datos especificado. En este caso, su objetivo principal es respaldar los pronósticos y análisis recopilados y corregidos resumidos por los datos proporcionados.

La clasificación se utiliza para analizar eficientemente el gran conjunto de datos. Esto se considera en la lista de temas de ciencia de datos. Es por eso que los científicos de datos deben ser conscientes del uso de algoritmos de clasificación. Como estos algoritmos se utilizan para resolver los complicados problemas del negocio.

Temas como la definición de métodos para problemas de clasificación, la navegación de datos con vista variable y más pueden ayudarlo a comprender la clasificación de manera efectiva.

K-vecino más cercano (k-NN)

El método N-vecino más cercano es una técnica de categorización de datos. Determina la probabilidad de que un punto de datos pertenezca a uno de varios grupos. También se basa en la distancia entre el punto de datos y el grupo.

K-NN es uno de los temas de ciencia de datos más importantes, ya que es uno de los métodos no paramétricos esenciales utilizados para la regresión y la clasificación. Un científico de datos debe determinar los vecinos, usar métodos de categorización y elegir k.

Los 3 principales temas de ciencia de datos que los intermedios deben saber

El corazón del proceso de minería de datos

Es el proceso iterativo. Esto da como resultado los resultados de modelos nuevos y útiles extraídos del gran conjunto de datos. Esto incluye técnicas y métodos como estadísticas, aprendizaje automático (prueba la diferencia entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático), sistemas de bases de datos y más.

El objetivo principal de la minería de datos es descubrir patrones y establecer la relación y las tendencias dentro del conjunto de datos para resolver problemas. La definición de problemas, la exploración de datos, la preparación de datos, el modelado, la evaluación y la implementación se consideran en las etapas del proceso de minería de datos.

Términos como clasificación, reglas de asociación, exploración de datos, reducción de datos, previsión, reducción de datos y más están relacionados con la minería de datos.

Técnicas de reducción dimensional

El proceso de reducción dimensional consiste en convertir datos dimensionales grandes en datos dimensionales más pequeños. El proceso asegura que proporciona información equivalente.

En otras palabras, la reducción de dimensionalidad es una colección de ML (aprendizaje automático) y estadísticas. Enfoques y metodologías para reducir variables aleatorias. La reducción de tamaño se puede lograr utilizando una variedad de enfoques y estrategias.

Los valores perdidos, los árboles de decisión, la varianza baja, el bosque aleatorio, el análisis factorial, la alta correlación, el análisis de componentes principales y la eliminación de características hacia atrás son los temas de ciencia de datos más populares para la reducción de tamaño.

Regresión lineal simple y múltiple

Se ha visto que los modelos de regresión lineal se incluyen en los modelos estadísticos básicos. Estos modelos son útiles para estudiar la relación entre las variables independientes de X y las dependientes de Y.

Este modelo le permite predecir y predecir el valor de Y en relación con distintos valores de X. Los modelos de regresión lineal simple y múltiple son los dos tipos diferentes de regresión lineal.

Términos como coeficiente de correlación, gráfico residual, línea de regresión, ecuación de regresión lineal, gráfico residual y más definen la regresión lineal en la ciencia de datos.

Los 3 principales temas avanzados de ciencia de datos para perfeccionar sus habilidades de ciencia de datos

Árboles de clasificación y regresión (CART)

Cuando se trata de algoritmos, el algoritmo del árbol de decisiones juega un papel importante en la previsión. Este es el método de modelado predictivo más reconocido que básicamente utiliza minería de datos. El aprendizaje automático y las estadísticas usan modelos de regresión o clasificación en forma de árbol. Por esta razón, este enfoque se conoce como árboles de clasificación y regresión (CART).

Estos funcionan tanto para datos continuos como para datos categóricos. Los temas de ciencia de datos como árboles de clasificación, árboles de decisión, árboles de regresión, C4.5, M5, C5.5 y otros son los temas de CART que debe dominar.

bayesiana ingenua

Es el algoritmo de clasificación basado en el teorema de Bayes. Esto tiene aplicaciones (usadas en ML) como clasificación de documentos y detección de spam. Algunos de los temas de ciencia de datos más cruciales de Naive Bayes son Bernoulli Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes y Binarized Multinomial Naive Bayes.

Redes neuronales

Estos son el sistema de hardware y/o software que puede simular el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano. El objetivo principal de crear el sistema de neuronas artificiales es obtener los sistemas que entrenan para aprender modelos de datos e implementar funciones como regresión, clasificación, predicción y más.

Una red neuronal es como una tecnología de aprendizaje profundo que puede resolver problemas complejos de reconocimiento de patrones y procesamiento de señales. Términos como percepción, red de Hopfield y propagación hacia atrás se incluyen en la lista de temas de ciencia de datos de redes neuronales.

Categoría 10+: ¿Cuáles son los otros temas de ciencia de datos que necesita aprender?

Además de los temas mencionados anteriormente, todavía hay más de 10 temas necesarios para principiantes y estudiantes avanzados. Uno puede ser llamado experto una vez que ha adquirido un conocimiento de calidad de los temas mencionados a continuación.

• reglas de asociación
• Análisis discriminante
• Series de tiempo
• Análisis de grupo
• Métodos de lijado
• Predicción basada en regresión
• Intercepción de un fraude
• Marcas de tiempo y modelos financieros
• SIG y datos espaciales
• ingeniería de datos - Alejar mapaHadoop, Pregel
• Regresión logística

Resumiendo el tema!

Las aplicaciones de la ciencia de datos se pueden encontrar fácilmente en una variedad de disciplinas académicas y aplicadas. Los científicos de datos y los estadísticos pueden desarrollar diferentes conocimientos. Es posible adquiriendo métodos modernos como Deep Learning, NLP y otros enfoques computacionales.

Por eso es necesario tener un conocimiento adecuado de los temas de ciencia de datos. Anteriormente, mencionamos más de 20 temas de ciencia de datos que pueden ayudarlo a dominar este campo. Además de esto, también es necesario que intentes poner en práctica los conceptos que has aprendido.

Además, pruebe los temas de ciencia de datos mencionados anteriormente que lo ayudarán a comprender sus fortalezas y debilidades. Además, puede trabajar en áreas en las que aborda problemas de conceptos de ciencia de datos.

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