Grundkonzepte der Datenwissenschaft: Technisches Konzept, das jeder Anfänger kennen sollte

Data Science ist der Bereich, der dabei hilft, mithilfe von Programmierkenntnissen, Domänenkenntnissen sowie mathematischen und statistischen Kenntnissen aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Es hilft, die Rohdaten zu analysieren und die versteckten Muster zu finden.

Daher sollte eine Person mit Statistikkonzepten , maschinellem Lernen und einer Programmiersprache wie Python oder R vertraut sein, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein. In diesem Artikel werde ich die grundlegenden Data Science-Konzepte vorstellen , die man kennen sollte, bevor man in das Feld wechselt.

Egal, ob Sie ein Anfänger auf diesem Gebiet sind oder mehr darüber erfahren oder in dieses facettenreiche Gebiet einsteigen möchten, dieser Artikel wird Ihnen helfen, Data Science besser zu verstehen, indem er die grundlegenden Data Science-Konzepte untersucht .

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Statistikkonzepte, die für Data Science benötigt werden

Statistik ist ein zentraler Bestandteil der Datenwissenschaft. Statistik ist ein weites Feld, das viele Anwendungsmöglichkeiten bietet. Data Scientists müssen die Statistik sehr gut kennen. Dies lässt sich daraus ableiten, dass Statistiken dabei helfen, Daten zu interpretieren und zu organisieren. Die deskriptive Statistik und das Wissen um die Wahrscheinlichkeit sind unverzichtbare Data-Science-Konzepte .

Im Folgenden sind die grundlegenden Statistikkonzepte aufgeführt , die ein Data Scientist kennen sollte:

1. Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistiken helfen bei der Analyse der Rohdaten, um die primären und notwendigen Merkmale daraus zu finden. Die deskriptive Statistik bietet eine Möglichkeit, die Daten zu visualisieren, um sie auf lesbare und aussagekräftige Weise darzustellen. Es unterscheidet sich von der Inferenzstatistik, da es hilft, die Daten in Form von Diagrammen sinnvoll zu visualisieren. Inferenzstatistiken hingegen helfen dabei, Erkenntnisse aus der Datenanalyse zu gewinnen.

2. Wahrscheinlichkeit

Wahrscheinlichkeit ist der mathematische Zweig, der die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines beliebigen Ereignisses in einem Zufallsexperiment bestimmt. Zum Beispiel sagt ein Münzwurf die Wahrscheinlichkeit voraus, einen roten Ball aus einer Tüte mit farbigen Bällen zu bekommen. Die Wahrscheinlichkeit ist eine Zahl, deren Wert zwischen 0 und 1 liegt. Je höher der Wert, desto wahrscheinlicher ist das Eintreten des Ereignisses.

Je nach Art des Ereignisses gibt es verschiedene Arten von Wahrscheinlichkeiten. Unabhängige Ereignisse sind zwei oder mehr Vorkommen eines Ereignisses, die voneinander unabhängig sind. Die bedingte Wahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses, das in Beziehung zu einem anderen Ereignis steht.

3. Dimensionsreduktion

Dimensionsreduktion bedeutet, die Dimensionen eines Datensatzes so zu reduzieren, dass viele Probleme gelöst werden, die in den Daten mit niedrigerer Dimension nicht vorhanden sind. Dies liegt daran, dass der hochdimensionale Datensatz viele Faktoren enthält und die Wissenschaftler mehr Proben für jede Kombination von Merkmalen erstellen müssen.

Dadurch wird die Komplexität der Datenanalyse weiter erhöht. Daher löst das Konzept der Dimensionalitätsreduktion all diese Probleme und bietet viele potenzielle Vorteile wie geringere Redundanz, schnelles Rechnen und weniger zu speichernde Daten.

4. Zentrale Tendenz

Die zentrale Tendenz eines Datensatzes ist ein einzelner Wert, der die vollständigen Daten durch die Identifizierung eines zentralen Werts beschreibt. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die zentrale Tendenz zu messen:

• Mittelwert: Dies ist der Durchschnittswert der Datensatzspalte.
• Median: Es ist der zentrale Wert im geordneten Datensatz.
• Modus: Der Wert, der sich in der Datensatzspalte am häufigsten wiederholt.
• Schiefe: Misst die Symmetrie der Datenverteilung und bestimmt, ob es auf einer oder auf beiden Seiten der Normalverteilung einen langen Schwanz gibt.
• Kurtosis: Definiert , ob die Daten normalverteilt sind oder Schwänze haben.

5. Hypothesentest

Hypothesentests dienen dazu, das Ergebnis einer Umfrage zu testen. Es gibt zwei Arten von Hypothesen als Teil des Hypothesentests, nämlich. Nullhypothese und Alternativhypothese. Die Nullhypothese ist die allgemeine Aussage, die keinen Bezug zum untersuchten Phänomen hat. Die Alternativhypothese ist die widersprüchliche Aussage der Nullhypothese.

6. Signifikanztests

Signifikanztest ist eine Reihe von Tests, die helfen, die Gültigkeit der zitierten Hypothese zu testen. Nachfolgend sind einige der Tests aufgeführt, die bei der Annahme oder Ablehnung der Nullhypothese helfen.

• P-Wert-Test: Es ist der Wahrscheinlichkeitswert, der hilft zu beweisen, ob die Nullhypothese richtig ist oder nicht. Wenn p-Wert > a, dann ist die Nullhypothese richtig. Wenn p-Wert < a, dann ist die Nullhypothese falsch, und wir lehnen sie ab. Hier ist 'a' ein signifikanter Wert, der fast gleich 0,5 ist.
• Z-Test: Der Z-Test ist eine weitere Möglichkeit, die Aussage der Nullhypothese zu testen. Es wird verwendet, wenn der Mittelwert zweier Populationen unterschiedlich ist und entweder ihre Varianzen bekannt sind oder die Stichprobe groß ist.
• T-Test: Ein t-Test ist ein statistischer Test, der durchgeführt wird, wenn entweder die Varianz der Grundgesamtheit nicht bekannt ist oder wenn die Größe der Stichprobe klein ist.

7. Sampling-Theorie

Die Stichprobenziehung ist der Teil der Statistik, der die Datenerhebung, Datenanalyse und Dateninterpretation der Daten umfasst, die aus einer zufälligen Gruppe von Bevölkerungsgruppen gesammelt werden. Undersampling- und Oversampling-Techniken werden angewendet, falls wir feststellen, dass die Daten nicht gut genug sind, um die Interpretationen zu erhalten. Undersampling beinhaltet das Entfernen redundanter Daten, und Oversampling ist die Technik, die natürlich vorhandene Datenprobe zu imitieren.

8. Bayessche Statistik

Es ist die statistische Methode, die auf dem Satz von Bayes basiert. Das Bayes-Theorem definiert die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses in Abhängigkeit von der vorherigen Bedingung in Bezug auf ein Ereignis. Daher bestimmt die Bayes'sche Statistik die Wahrscheinlichkeit basierend auf früheren Ergebnissen. Das Bayes-Theorem definiert auch die bedingte Wahrscheinlichkeit, die die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses ist, wenn bestimmte Bedingungen als wahr angesehen werden.

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Maschinelles Lernen und Datenmodellierung

Beim maschinellen Lernen wird die Maschine anhand eines bestimmten Datensatzes mit Hilfe eines Modells trainiert. Dieses trainierte Modell trifft dann Vorhersagen für die Zukunft. Es gibt zwei Arten der maschinellen Lernmodellierung, dh überwacht und nicht überwacht. Das überwachte Lernen arbeitet mit strukturierten Daten, bei denen wir die Zielvariable vorhersagen. Das unüberwachte maschinelle Lernen arbeitet mit unstrukturierten Daten, die kein Zielfeld haben.

Überwachtes maschinelles Lernen hat zwei Techniken: Klassifikation und Regression. Die Klassifikationsmodellierungstechnik wird verwendet, wenn die Maschine die Kategorie vorhersagen soll, während die Regressionstechnik die Anzahl bestimmt. Beispielsweise ist die Vorhersage des zukünftigen Verkaufs eines Autos eine Regressionstechnik und die Vorhersage des Auftretens von Diabetes in einer Stichprobe der Bevölkerung eine Klassifizierung.

Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Begriffe im Zusammenhang mit maschinellem Lernen, die jeder Machine Learning Engineer und Data Scientist kennen sollte:

1. Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist die Teilmenge der künstlichen Intelligenz, bei der die Maschine aus früheren Erfahrungen lernt und diese verwendet, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.
2. Modell für maschinelles Lernen: Ein Modell für maschinelles Lernen wird erstellt, um die Maschine mithilfe einer mathematischen Darstellung zu trainieren, die dann Vorhersagen trifft.
3. Algorithmus: Der Algorithmus ist der Satz von Regeln, mit denen ein Modell für maschinelles Lernen erstellt wird.
4. Regression: Regression ist die Technik, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen zu bestimmen. Es gibt verschiedene Regressionstechniken, die für die Modellierung beim maschinellen Lernen auf der Grundlage der uns vorliegenden Daten verwendet werden. Die lineare Regression ist die grundlegende Regressionstechnik.
5. Lineare Regression: Dies ist die grundlegendste Regressionstechnik, die beim maschinellen Lernen verwendet wird. Es gilt für die Daten, bei denen eine lineare Beziehung zwischen dem Prädiktor und der Zielvariablen besteht. Somit sagen wir die Zielvariable Y basierend auf der Eingabevariablen X voraus, die beide linear zusammenhängen. Die folgende Gleichung stellt die lineare Regression dar:

Y=mX + c, wobei m und c die Koeffizienten sind.

Es gibt viele andere Regressionstechniken, wie z. B. logistische Regression, Ridge-Regression, Lasso-Regression, Polynom-Regression usw.

1. Klassifizierung: Klassifizierung ist die Art der maschinellen Lernmodellierung, die die Ausgabe in Form einer vordefinierten Kategorie vorhersagt. Ob ein Patient eine Herzkrankheit haben wird oder nicht, ist ein Beispiel für eine Klassifizierungstechnik.
2. Trainingsset: Das Trainingsset ist Teil des Datensatzes, der zum Trainieren eines maschinellen Lernmodells verwendet wird.
3. Testset: Es ist Teil des Datensatzes und hat die gleiche Struktur wie das Trainingsset und testet die Leistung des Machine-Learning-Modells.
4. Merkmal: Es ist die Prädiktorvariable oder eine unabhängige Variable im Datensatz.
5. Ziel: Es ist die abhängige Variable im Datensatz, deren Wert vom maschinellen Lernmodell vorhergesagt wird.
6. Overfitting: Overfitting ist der Zustand, der zur Überspezialisierung des Modells führt. Es tritt bei einem komplexen Datensatz auf.
7. Regularisierung: Dies ist die Technik, die zur Vereinfachung des Modells verwendet wird, und ist ein Mittel gegen Überanpassung.

Grundlegende Bibliotheken, die in Data Science verwendet werden

Python ist die am häufigsten verwendete Sprache in der Datenwissenschaft, da sie die vielseitigste Programmiersprache ist und viele Anwendungen bietet. R ist eine weitere Sprache, die von Datenwissenschaftlern verwendet wird, aber Python wird weiter verbreitet. Python verfügt über eine große Anzahl von Bibliotheken, die das Leben eines Datenwissenschaftlers erleichtern. Daher sollte jeder Data Scientist diese Bibliotheken kennen.

Nachfolgend sind die am häufigsten verwendeten Bibliotheken in Data Science aufgeführt:

1. NumPy: Es ist die Basisbibliothek für numerische Berechnungen. Es dient hauptsächlich der Datenanalyse.
2. Pandas: Es ist die Must-Know-Bibliothek, die für Datenbereinigung, Datenspeicherung und Zeitreihen verwendet wird.
3. SciPy: Es ist eine weitere Python-Bibliothek, die zum Lösen von Differentialgleichungen und linearer Algebra verwendet wird.
4. Matplotlib: Es ist die Datenvisualisierungsbibliothek, die verwendet wird, um Korrelationen zu analysieren, Ausreißer mithilfe von Streudiagrammen zu bestimmen und die Datenverteilung zu visualisieren.
5. TensorFlow: Es wird für Hochleistungsberechnungen verwendet, die Fehler um 50 % reduzieren. Es wird für Sprache, Bilderkennung, Zeitreihen und Videoerkennung verwendet.
6. Scikit-Learn: Es wird verwendet, um überwachte und nicht überwachte maschinelle Lernmodelle zu implementieren.
7. Keras: Es läuft problemlos auf CPU und GPU und unterstützt die neuronalen Netze.
8. Seaborn: Es ist eine weitere Datenvisualisierungsbibliothek, die für Multiplot-Raster, Histogramme, Streudiagramme, Balkendiagramme usw. verwendet wird.

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Fazit

Insgesamt ist Data Science ein Bereich, der eine Kombination aus statistischen Methoden, Modellierungstechniken und Programmierkenntnissen darstellt. Einerseits muss ein Datenwissenschaftler die Daten analysieren, um die verborgenen Erkenntnisse zu gewinnen, und dann die verschiedenen Algorithmen anwenden, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen. All dies geschieht mit einer Programmiersprache wie Python oder R.

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