Concepts de base de la science des données : concept technique que tout débutant devrait connaître

La science des données est le domaine qui aide à extraire des informations significatives à partir de données en utilisant des compétences en programmation, des connaissances du domaine et des connaissances mathématiques et statistiques. Il aide à analyser les données brutes et à trouver les modèles cachés.

Par conséquent, une personne doit être claire avec les concepts de statistiques , l'apprentissage automatique et un langage de programmation tel que Python ou R pour réussir dans ce domaine. Dans cet article, je partagerai les concepts de base de la science des données qu'il faut connaître avant de se lancer sur le terrain.

Que vous soyez débutant dans le domaine ou que vous souhaitiez en savoir plus ou que vous souhaitiez faire la transition vers ce domaine aux multiples facettes, cet article vous aidera à mieux comprendre la science des données en explorant les concepts de base de la science des données .

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Concepts statistiques nécessaires à la science des données

Les statistiques font partie intégrante de la science des données. La statistique est un vaste domaine qui offre de nombreuses applications. Les data scientists doivent très bien connaître les statistiques. Cela peut être déduit du fait que les statistiques aident à interpréter et à organiser les données. Les statistiques descriptives et la connaissance des probabilités sont des concepts incontournables de la science des données .

Vous trouverez ci-dessous les concepts statistiques de base qu'un Data Scientist doit connaître :

1. Statistiques descriptives

Les statistiques descriptives aident à analyser les données brutes pour en trouver les caractéristiques principales et nécessaires. Les statistiques descriptives offrent un moyen de visualiser les données pour les présenter de manière lisible et significative. Elle est différente des statistiques inférentielles car elle permet de visualiser les données de manière significative sous la forme de graphiques. Les statistiques inférentielles, d'autre part, aident à trouver des informations à partir de l'analyse des données.

2. Probabilité

La probabilité est la branche mathématique qui détermine la probabilité d'occurrence de tout événement dans une expérience aléatoire. Par exemple, un tirage au sort d'une pièce de monnaie prédit la probabilité d'obtenir une boule rouge d'un sac de boules colorées. La probabilité est un nombre dont la valeur est comprise entre 0 et 1. Plus la valeur est élevée, plus l'événement a de chances de se produire.

Il existe différents types de probabilité, selon le type d'événement. Les événements indépendants sont les deux occurrences ou plus d'un événement qui sont indépendantes l'une de l'autre. La probabilité conditionnelle est la probabilité d'occurrence de tout événement ayant une relation avec tout autre événement.

3. Réduction de la dimensionnalité

La réduction de dimensionnalité signifie réduire les dimensions d'un ensemble de données afin qu'il résolve de nombreux problèmes qui n'existent pas dans les données de dimension inférieure. En effet, il existe de nombreux facteurs dans l'ensemble de données de grande dimension et les scientifiques doivent créer davantage d'échantillons pour chaque combinaison de caractéristiques.

Cela augmente encore la complexité de l'analyse des données. Par conséquent, le concept de réduction de dimensionnalité résout tous ces problèmes et offre de nombreux avantages potentiels tels qu'une moindre redondance, un calcul rapide et moins de données à stocker.

4. Tendance centrale

La tendance centrale d'un ensemble de données est une valeur unique qui décrit les données complètes par l'identification d'une valeur centrale. Il existe différentes manières de mesurer la tendance centrale :

• Moyenne : C'est la valeur moyenne de la colonne de l'ensemble de données.
• Médiane : C'est la valeur centrale dans l'ensemble de données ordonné.
• Mode : la valeur qui se répète le plus dans la colonne de l'ensemble de données.
• Asymétrie : Elle mesure la symétrie de la distribution des données et détermine s'il y a une longue traîne de l'un ou des deux côtés de la distribution normale.
• Kurtosis : Il définit si les données ont une distribution normale ou des queues.

5. Test d'hypothèse

Le test d'hypothèse consiste à tester le résultat d'une enquête. Il existe deux types d'hypothèses dans le cadre du test d'hypothèse, à savoir. Hypothèse nulle et hypothèse alternative. L'hypothèse nulle est l'énoncé général qui n'a aucun rapport avec le phénomène étudié. L'hypothèse alternative est l'énoncé contradictoire de l'hypothèse nulle.

6. Tests de signification

Le test de signification est un ensemble de tests qui permet de tester la validité de l'hypothèse citée. Voici quelques-uns des tests qui aident à l'acceptation ou au rejet de l'hypothèse nulle.

• Test de la valeur P : C'est la valeur de probabilité qui aide à prouver que l'hypothèse nulle est correcte ou non. Si p-value > a, alors l'hypothèse nulle est correcte. Si p-value < a, alors l'hypothèse nulle est fausse et nous la rejetons. Ici, "a" est une valeur significative qui est presque égale à 0,5.
• Z-Test : Le test Z est une autre façon de tester l'énoncé d'hypothèse nulle. Il est utilisé lorsque la moyenne de deux populations est différente et que leurs variances sont connues ou que la taille de l'échantillon est grande.
• Test t : un test t est un test statistique qui est effectué lorsque la variance de la population n'est pas connue ou lorsque la taille de l'échantillon est petite.

7. Théorie de l'échantillonnage

L'échantillonnage est la partie des statistiques qui implique la collecte de données, l'analyse des données et l'interprétation des données des données qui sont collectées à partir d'un ensemble aléatoire de population. Des techniques de sous-échantillonnage et de suréchantillonnage sont suivies au cas où nous trouverions que les données ne sont pas assez bonnes pour obtenir les interprétations. Le sous-échantillonnage implique la suppression des données redondantes, et le suréchantillonnage est la technique d'imitation de l'échantillon de données existant naturellement.

8. Statistiques bayésiennes

C'est la méthode statistique basée sur le théorème de Bayes. Le théorème de Bayes définit la probabilité d'occurrence d'un événement en fonction de la condition préalable liée à un événement. Par conséquent, les statistiques bayésiennes déterminent la probabilité en fonction des résultats précédents. Le théorème de Bayes définit également la probabilité conditionnelle, qui est la probabilité d'occurrence d'un événement en considérant que certaines conditions sont vraies.

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Apprentissage automatique et modélisation des données

L'apprentissage automatique consiste à entraîner la machine sur la base d'un ensemble de données spécifique à l'aide d'un modèle. Ce modèle formé fait ensuite des prédictions futures. Il existe deux types de modélisation d'apprentissage automatique, c'est-à-dire supervisée et non supervisée. L'apprentissage supervisé travaille sur des données structurées où l'on prédit la variable cible. L'apprentissage automatique non supervisé fonctionne sur des données non structurées qui n'ont pas de champ cible.

L'apprentissage automatique supervisé a deux techniques : la classification et la régression. La technique de modélisation de classification est utilisée lorsque nous voulons que la machine prédise la catégorie, tandis que la technique de régression détermine le nombre. A titre d'exemple, prédire la vente future d'une voiture est une technique de régression et prédire l'apparition du diabète dans un échantillon de la population est une classification.

Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des termes essentiels liés à l'apprentissage automatique que tout ingénieur en apprentissage automatique et scientifique des données devrait connaître :

1. Apprentissage automatique : L' apprentissage automatique est le sous-ensemble de l'intelligence artificielle où la machine apprend de l'expérience précédente et l'utilise pour faire des prédictions pour l'avenir.
2. Modèle d'apprentissage automatique : un modèle d'apprentissage automatique est conçu pour entraîner la machine à l'aide d'une représentation mathématique qui effectue ensuite des prédictions.
3. Algorithme : L'algorithme est l'ensemble de règles à l'aide duquel un modèle d'apprentissage automatique est créé.
4. Régression: La régression est la technique utilisée pour déterminer la relation entre les variables indépendantes et dépendantes. Il existe diverses techniques de régression utilisées pour la modélisation dans l'apprentissage automatique sur la base des données dont nous disposons. La régression linéaire est la technique de régression de base.
5. Régression linéaire : C'est la technique de régression la plus basique utilisée dans l'apprentissage automatique. Elle s'applique aux données où il existe une relation linéaire entre le prédicteur et la variable cible. Ainsi, nous prédisons la variable cible Y en fonction de la variable d'entrée X, qui sont toutes deux linéairement liées. L'équation ci-dessous représente la régression linéaire :

Y=mX + c, où m et c sont les coefficients.

Il existe de nombreuses autres techniques de régression, telles que la régression logistique, la régression de crête, la régression au lasso, la régression polynomiale, etc.

1. Classification : la classification est le type de modélisation d'apprentissage automatique qui prédit la sortie sous la forme d'une catégorie prédéfinie. Qu'un patient ait ou non une maladie cardiaque est un exemple de technique de classification.
2. Ensemble de formation : l'ensemble de formation fait partie de l'ensemble de données, qui est utilisé pour former un modèle d'apprentissage automatique.
3. Ensemble de test : il fait partie de l'ensemble de données et a la même structure que l'ensemble d'apprentissage et teste les performances du modèle d'apprentissage automatique.
4. Caractéristique : il s'agit de la variable prédictive ou d'une variable indépendante dans l'ensemble de données.
5. Cible : il s'agit de la variable dépendante dans l'ensemble de données dont la valeur est prédite par le modèle d'apprentissage automatique.
6. Sur-ajustement : le sur-ajustement est la condition qui conduit à la surspécialisation du modèle. Il se produit dans le cas d'un jeu de données complexe.
7. Régularisation : C'est la technique utilisée pour simplifier le modèle et c'est un remède au surajustement.

Librairies de base utilisées en Data Science

Python est le langage le plus utilisé en science des données, car c'est le langage de programmation le plus polyvalent et il offre de nombreuses applications. R est un autre langage utilisé par les Data Scientists, mais Python est plus largement utilisé. Python possède un grand nombre de bibliothèques qui facilitent la vie d'un Data Scientist. Par conséquent, chaque data scientist devrait connaître ces bibliothèques.

Ci-dessous les librairies les plus utilisées en Data Science :

1. NumPy : C'est la bibliothèque de base utilisée pour les calculs numériques. Il est principalement utilisé pour l'analyse des données.
2. Pandas : C'est la bibliothèque incontournable qui est utilisée pour le nettoyage des données, le stockage des données et les séries chronologiques.
3. SciPy : C'est une autre bibliothèque python qui est utilisée pour résoudre les équations différentielles et l'algèbre linéaire.
4. Matplotlib : il s'agit de la bibliothèque de visualisation de données utilisée pour analyser la corrélation, déterminer les valeurs aberrantes à l'aide d'un nuage de points et visualiser la distribution des données.
5. TensorFlow : il est utilisé pour les calculs hautes performances qui réduisent les erreurs de 50 %. Il est utilisé pour la parole, la détection d'images, les séries chronologiques et la détection vidéo.
6. Scikit-Learn : Il est utilisé pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés.
7. Keras : Il fonctionne facilement sur CPU et GPU, et prend en charge les réseaux de neurones.
8. Seaborn : Il s'agit d'une autre bibliothèque de visualisation de données utilisée pour les grilles multi-parcelles, les histogrammes, les nuages ​​de points, les graphiques à barres, etc.

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Conclusion

Dans l'ensemble, la science des données est un domaine qui combine des méthodes statistiques, des techniques de modélisation et des connaissances en programmation. D'une part, un scientifique des données doit analyser les données pour obtenir les informations cachées, puis appliquer les différents algorithmes pour créer un modèle d'apprentissage automatique. Tout cela se fait à l'aide d'un langage de programmation tel que Python ou R.

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