Concetti di base della scienza dei dati: concetto tecnico che ogni principiante dovrebbe conoscere

La scienza dei dati è il campo che aiuta a estrarre informazioni significative dai dati utilizzando abilità di programmazione, conoscenze di dominio e conoscenze matematiche e statistiche. Aiuta ad analizzare i dati grezzi e trovare i modelli nascosti.

Pertanto, una persona dovrebbe essere chiara con concetti di statistica , apprendimento automatico e un linguaggio di programmazione come Python o R per avere successo in questo campo. In questo articolo, condividerò i concetti di base di Data Science che dovresti conoscere prima di passare al campo.

Che tu sia un principiante nel campo o desideri approfondire l'argomento o desideri passare a questo campo multiforme, questo articolo ti aiuterà a comprendere meglio la scienza dei dati esplorando i concetti di base della scienza dei dati .

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Concetti statistici necessari per la scienza dei dati

Le statistiche sono una parte centrale della scienza dei dati. La statistica è un campo ampio che offre molte applicazioni. I data scientist devono conoscere molto bene le statistiche. Questo può essere dedotto dal fatto che le statistiche aiutano a interpretare e organizzare i dati. La statistica descrittiva e la conoscenza della probabilità sono concetti di scienza dei dati da conoscere .

Di seguito sono riportati i concetti base di Statistica che un Data Scientist dovrebbe conoscere:

1. Statistica descrittiva

Le statistiche descrittive aiutano ad analizzare i dati grezzi per trovare le caratteristiche primarie e necessarie da essi. La statistica descrittiva offre un modo per visualizzare i dati per presentarli in modo leggibile e significativo. È diverso dalle statistiche inferenziali in quanto aiuta a visualizzare i dati in modo significativo sotto forma di grafici. Le statistiche inferenziali, d'altra parte, aiutano a trovare approfondimenti dall'analisi dei dati.

2. Probabilità

La probabilità è il ramo matematico che determina la probabilità che si verifichi un evento in un esperimento casuale. Ad esempio, il lancio di una moneta prevede la probabilità di ottenere una pallina rossa da un sacchetto di palline colorate. La probabilità è un numero il cui valore è compreso tra 0 e 1. Più alto è il valore, è più probabile che si verifichi l'evento.

Esistono diversi tipi di probabilità, a seconda del tipo di evento. Gli eventi indipendenti sono le due o più occorrenze di un evento che sono indipendenti l'una dall'altra. La probabilità condizionata è la probabilità che si verifichi un evento che ha una relazione con qualsiasi altro evento.

3. Riduzione della dimensionalità

Riduzione della dimensionalità significa ridurre le dimensioni di un set di dati in modo da risolvere molti problemi che non esistono nei dati di dimensione inferiore. Questo perché ci sono molti fattori nel set di dati ad alta dimensione e gli scienziati devono creare più campioni per ogni combinazione di caratteristiche.

Ciò aumenta ulteriormente la complessità dell'analisi dei dati. Pertanto, il concetto di riduzione della dimensionalità risolve tutti questi problemi e offre molti potenziali vantaggi come una minore ridondanza, un calcolo veloce e un minor numero di dati da archiviare.

4. Tendenza centrale

La tendenza centrale di un set di dati è un valore unico che descrive i dati completi mediante l'identificazione di un valore centrale. Esistono diversi modi per misurare la tendenza centrale:

• Media: è il valore medio della colonna del set di dati.
• Mediana: è il valore centrale nel set di dati ordinato.
• Modalità: il valore che si ripete di più nella colonna del set di dati.
• Asimmetria: misura la simmetria della distribuzione dei dati e determina se è presente una coda lunga su uno o entrambi i lati della distribuzione normale.
• Kurtosis: Definisce se i dati hanno una distribuzione normale o hanno code.

5. Verifica delle ipotesi

Il test di ipotesi consiste nel verificare il risultato di un sondaggio. Esistono due tipi di ipotesi come parte della verifica delle ipotesi, vale a dire. Ipotesi nulla e ipotesi alternativa. L'ipotesi nulla è l'affermazione generale che non ha alcuna relazione con il fenomeno rilevato. L'ipotesi alternativa è l'affermazione contraddittoria dell'ipotesi nulla.

6. Prove di significatività

Il test di significatività è un insieme di test che aiutano a verificare la validità dell'ipotesi citata. Di seguito sono riportati alcuni dei test che aiutano nell'accettazione o nel rifiuto dell'ipotesi nulla.

• Test del valore P: è il valore di probabilità che aiuta a dimostrare che l'ipotesi nulla è corretta o meno. Se p-value > a, l'ipotesi nulla è corretta. Se p-value < a, allora l'ipotesi nulla è falsa e la rifiutiamo. Qui 'a' è un valore significativo che è quasi uguale a 0,5.
• Test Z: il test Z è un altro modo per testare l'affermazione dell'ipotesi nulla. Viene utilizzato quando la media di due popolazioni è diversa e le loro varianze sono note o la dimensione del campione è ampia.
• T-test: un t-test è un test statistico che viene eseguito quando la varianza della popolazione non è nota o quando la dimensione del campione è piccola.

7. Teoria del campionamento

Il campionamento è la parte delle statistiche che coinvolge la raccolta dei dati, l'analisi dei dati e l'interpretazione dei dati raccolti da un insieme casuale di popolazione. Le tecniche di sottocampionamento e sovracampionamento vengono seguite nel caso in cui scopriamo che i dati non sono sufficientemente buoni per ottenere le interpretazioni. Il sottocampionamento comporta la rimozione dei dati ridondanti e il sovracampionamento è la tecnica per imitare il campione di dati naturalmente esistente.

8. Statistica bayesiana

È il metodo statistico basato sul teorema di Bayes. Il teorema di Bayes definisce la probabilità di accadimento di un evento a seconda della condizione precedente relativa a un evento. Pertanto, le statistiche bayesiane determinano la probabilità in base ai risultati precedenti. Il teorema di Bayes definisce anche la probabilità condizionata, che è la probabilità che si verifichi un evento considerando come vere determinate condizioni.

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Apprendimento automatico e modellazione dei dati

L'apprendimento automatico sta addestrando la macchina in base a un set di dati specifico con l'aiuto di un modello. Questo modello addestrato fa quindi previsioni future. Esistono due tipi di modelli di apprendimento automatico, ovvero supervisionati e non supervisionati. L'apprendimento supervisionato funziona su dati strutturati in cui prevediamo la variabile target. L'apprendimento automatico non supervisionato funziona su dati non strutturati che non hanno un campo obiettivo.

L'apprendimento automatico supervisionato ha due tecniche: classificazione e regressione. La tecnica di modellazione della classificazione viene utilizzata quando si desidera che la macchina preveda la categoria, mentre la tecnica di regressione determina il numero. Ad esempio, prevedere la futura vendita di un'auto è una tecnica di regressione e prevedere l'insorgenza del diabete in un campione della popolazione è una classificazione.

Di seguito sono riportati alcuni dei termini essenziali relativi al Machine learning che ogni Machine Learning Engineer e Data Scientist dovrebbe conoscere:

1. Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico è il sottoinsieme dell'intelligenza artificiale in cui la macchina apprende dall'esperienza precedente e la utilizza per fare previsioni per il futuro.
2. Modello di apprendimento automatico: viene creato un modello di apprendimento automatico per addestrare la macchina utilizzando alcune rappresentazioni matematiche che quindi fanno previsioni.
3. Algoritmo: l'algoritmo è l'insieme di regole con cui viene creato un modello di apprendimento automatico.
4. Regressione: la regressione è la tecnica utilizzata per determinare la relazione tra variabili indipendenti e dipendenti. Esistono varie tecniche di regressione utilizzate per la modellazione nell'apprendimento automatico in base ai dati di cui disponiamo. La regressione lineare è la tecnica di regressione di base.
5. Regressione lineare: è la tecnica di regressione più elementare utilizzata nell'apprendimento automatico. Si applica ai dati in cui esiste una relazione lineare tra il predittore e la variabile target. Pertanto, prevediamo la variabile target Y in base alla variabile di input X, entrambe linearmente correlate. L'equazione seguente rappresenta la regressione lineare:

Y=mX + c, dove m e c sono i coefficienti.

Esistono molte altre tecniche di regressione, come la regressione logistica, la regressione della cresta, la regressione lazo, la regressione polinomiale, ecc.

1. Classificazione: la classificazione è il tipo di modellazione di apprendimento automatico che prevede l'output sotto forma di una categoria predefinita. Se un paziente avrà o meno una malattia cardiaca è un esempio di tecnica di classificazione.
2. Set di addestramento: il set di addestramento fa parte del set di dati, utilizzato per addestrare un modello di apprendimento automatico.
3. Set di test: fa parte del set di dati e ha la stessa struttura del set di addestramento e verifica le prestazioni del modello di apprendimento automatico.
4. Caratteristica: è la variabile predittiva o una variabile indipendente nel set di dati.
5. Obiettivo: è la variabile dipendente nel set di dati il ​​cui valore è previsto dal modello di apprendimento automatico.
6. Overfitting: Overfitting è la condizione che porta all'eccessiva specializzazione del modello. Si verifica nel caso di un insieme di dati complesso.
7. Regolarizzazione: è la tecnica utilizzata per semplificare il modello ed è un rimedio all'overfitting.

Librerie di base utilizzate nella scienza dei dati

Python è il linguaggio più utilizzato nella scienza dei dati, in quanto è il linguaggio di programmazione più versatile e offre molte applicazioni. R è un altro linguaggio utilizzato dai data scientist, ma Python è più ampiamente utilizzato. Python ha un gran numero di librerie che semplificano la vita di un Data Scientist. Pertanto, ogni data scientist dovrebbe conoscere queste librerie.

Di seguito sono elencate le librerie più utilizzate in Data Science:

1. NumPy: è la libreria di base utilizzata per i calcoli numerici. Viene utilizzato principalmente per l'analisi dei dati.
2. Panda: è la libreria indispensabile che viene utilizzata per la pulizia dei dati, l'archiviazione dei dati e le serie temporali.
3. SciPy: è un'altra libreria Python che viene utilizzata per risolvere equazioni differenziali e algebra lineare.
4. Matplotlib: è la libreria di visualizzazione dei dati utilizzata per analizzare la correlazione, determinare i valori anomali utilizzando il grafico a dispersione e visualizzare la distribuzione dei dati.
5. TensorFlow: viene utilizzato per calcoli ad alte prestazioni che riducono l'errore del 50%. Viene utilizzato per il rilevamento del parlato, delle immagini, delle serie temporali e del video.
6. Scikit-Learn: viene utilizzato per implementare modelli di machine learning supervisionati e non supervisionati.
7. Keras: funziona facilmente su CPU e GPU e supporta le reti neurali.
8. Seaborn: è un'altra libreria di visualizzazione dei dati utilizzata per griglie multiplot, istogrammi, grafici a dispersione, grafici a barre, ecc.

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Conclusione

Nel complesso, la scienza dei dati è un campo che è una combinazione di metodi statistici, tecniche di modellazione e conoscenze di programmazione. Da un lato, un data scientist deve analizzare i dati per ottenere le informazioni nascoste e quindi applicare i vari algoritmi per creare un modello di machine learning. Tutto questo viene fatto utilizzando un linguaggio di programmazione come Python o R.

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