データサイエンスの基本概念：すべての初心者が知っておくべき技術概念

データサイエンスは、プログラミングスキル、ドメイン知識、数学的および統計的知識を使用して、データから意味のある洞察を抽出するのに役立つ分野です。 生データを分析し、隠れたパターンを見つけるのに役立ちます。

したがって、この分野で成功するには、統計の概念、機械学習、PythonやRなどのプログラミング言語を明確にする必要があります。 この記事では、フィールドに移行する前に知っておくべき基本的なデータサイエンスの概念を共有します。

この分野の初心者であろうと、それについてもっと探求したいのであろうと、この多面的な分野に移行したいのであろうと、この記事は、基本的なデータサイエンスの概念を探求することによってデータサイエンスをより理解するのに役立ちます。

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データサイエンスに必要な統計の概念

統計はデータサイエンスの中心的な部分です。 統計は、多くのアプリケーションを提供する幅広い分野です。 データサイエンティストは統計をよく知っている必要があります。 これは、統計がデータの解釈と整理に役立つという事実から推測できます。 記述統計と確率の知識は、データサイエンスの概念を知っておく必要があります。

以下は、データサイエンティストが知っておくべき基本的な統計の概念です。

1.記述統計

記述統計は、生データを分析して、そこから主要な必要な機能を見つけるのに役立ちます。 記述統計は、データを視覚化して、読みやすく意味のある方法で表示する方法を提供します。 プロットの形で意味のある方法でデータを視覚化するのに役立つため、推論統計とは異なります。 一方、推論統計は、データ分析から洞察を見つけるのに役立ちます。

2.確率

確率は、ランダムな実験でイベントが発生する可能性を決定する数学的分岐です。 例として、コインを投げると、色付きのボールの袋から赤いボールが出る確率が予測されます。 確率は、値が0から1の間にある数値です。値が大きいほど、イベントが発生する可能性が高くなります。

イベントの種類に応じて、さまざまな種類の確率があります。 独立したイベントとは、互いに独立した2つ以上のイベントの発生です。 条件付き確率は、他のイベントと関係のあるイベントが発生する確率です。

3.次元削減

次元削減とは、データセットの次元を削減して、低次元データには存在しない多くの問題を解決することを意味します。 これは、高次元のデータセットには多くの要因があり、科学者は特徴の組み合わせごとにさらに多くのサンプルを作成する必要があるためです。

これにより、データ分析がさらに複雑になります。 したがって、次元削減の概念はこれらすべての問題を解決し、冗長性の低下、高速コンピューティング、保存するデータの減少など、多くの潜在的な利点を提供します。

4.中心傾向

データセットの中心傾向は、中心値の識別によって完全なデータを表す単一の値です。 中心傾向を測定するには、さまざまな方法があります。

• 平均：データセット列の平均値です。
• 中央値：順序付けられたデータセットの中心値です。
• モード：データセット列で最も繰り返される値。
• 歪度：データ分布の対称性を測定し、正規分布の片側または両側にロングテールがあるかどうかを判断します。
• 尖度：データに正規分布があるか、裾があるかを定義します。

5.仮説検定

仮説検定は、調査の結果を検定することです。 仮説検定の一部として、2つのタイプの仮説があります。 帰無仮説と対立仮説。 帰無仮説は、調査対象の現象とは関係のない一般的なステートメントです。 対立仮説は、帰無仮説の矛盾したステートメントです。

6.有意差検定

有意差検定は、引用された仮説の妥当性を検定するのに役立つ一連の検定です。 以下は、帰無仮説の受け入れまたは拒否に役立つテストの一部です。

• P値検定：帰無仮説が正しいかどうかを証明するのに役立つ確率値です。 p値>aの場合、帰無仮説は正しいです。 p値<aの場合、帰無仮説はFalseであり、棄却します。 ここで、「a」は0.5にほぼ等しい重要な値です。
• Z検定： Z検定は、帰無仮説ステートメントをテストするもう1つの方法です。 これは、2つの母集団の平均が異なり、それらの分散がわかっている場合、またはサンプルのサイズが大きい場合に使用されます。
• T検定：T検定は、母集団の分散が不明な場合、またはサンプルのサイズが小さい場合に実行される統計的検定です。

7.サンプリング理論

サンプリングは、母集団のランダムなセットから収集されたデータのデータ収集、データ分析、およびデータ解釈を含む統計の一部です。 データが解釈を得るのに十分でないことがわかった場合に備えて、アンダーサンプリングとオーバーサンプリングの手法に従います。 アンダーサンプリングには冗長データの削除が含まれ、オーバーサンプリングは自然に存在するデータサンプルを模倣する手法です。

8.ベイズ統計

これは、ベイズの定理に基づく統計的手法です。 ベイズの定理は、イベントに関連する以前の条件に応じて、イベントが発生する確率を定義します。 したがって、ベイズ統計は以前の結果に基づいて確率を決定します。 ベイズの定理は、条件付き確率も定義します。これは、特定の条件が真であると見なされるイベントの発生確率です。

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機械学習とデータモデリング

機械学習とは、モデルを使用して特定のデータセットに基づいて機械をトレーニングすることです。 このトレーニングされたモデルは、将来の予測を行います。 機械学習モデリングには、教師ありと教師なしの2種類があります。 教師あり学習は、ターゲット変数を予測する構造化データで機能します。 教師なし機械学習は、ターゲットフィールドを持たない非構造化データで機能します。

教師あり機械学習には、分類と回帰の2つの手法があります。 分類モデリング手法は、マシンにカテゴリを予測させたい場合に使用され、回帰手法は数を決定します。 一例として、自動車の将来の販売を予測することは回帰手法であり、母集団のサンプルで糖尿病の発生を予測することは分類です。

以下は、すべての機械学習エンジニアとデータサイエンティストが知っておくべき、機械学習に関連する重要な用語の一部です。

1. 機械学習：機械学習は人工知能のサブセットであり、機械は以前の経験から学習し、それを使用して将来の予測を行います。
2. 機械学習モデル：機械学習モデルは、予測を行う数学表現を使用して機械をトレーニングするために構築されています。
3. アルゴリズム：アルゴリズムは、機械学習モデルを作成するために使用する一連のルールです。
4. 回帰：回帰は、独立変数と従属変数の間の関係を決定するために使用される手法です。 私たちが持っているデータに基づく機械学習のモデリングに使用されるさまざまな回帰手法があります。 線形回帰は、基本的な回帰手法です。
5. 線形回帰：これは、機械学習で使用される最も基本的な回帰手法です。 これは、予測変数とターゲット変数の間に線形関係があるデータに適用されます。 したがって、入力変数Xに基づいてターゲット変数Yを予測します。これらは両方とも、線形に関連しています。 次の式は線形回帰を表しています。

Y = mX + c、ここでmとcは係数です。

ロジスティック回帰、リッジ回帰、ラッソ回帰、多項式回帰など、他にも多くの回帰手法があります。

1. 分類：分類は、事前定義されたカテゴリの形式で出力を予測する機械学習モデリングのタイプです。 患者が心臓病になるかどうかは、分類手法の例です。
2. トレーニングセット：トレーニングセットは、機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータセットの一部です。
3. テストセット：データセットの一部であり、トレーニングセットと同じ構造を持ち、機械学習モデルのパフォーマンスをテストします。
4. 機能：データセット内の予測変数または独立変数です。
5. ターゲット：機械学習モデルによって値が予測されるデータセット内の従属変数です。
6. 過剰適合：過剰適合は、モデルの過剰適合につながる状態です。 複雑なデータセットの場合に発生します。
7. 正則化：これは、モデルを単純化するために使用される手法であり、過剰適合に対する救済策です。

データサイエンスで使用される基本的なライブラリ

Pythonは、最も用途の広いプログラミング言語であり、多くのアプリケーションを提供するため、データサイエンスで最も使用されている言語です。 Rはデータサイエンティストが使用する別の言語ですが、Pythonがより広く使用されています。 Pythonには、データサイエンティストの生活を楽にするライブラリが多数あります。 したがって、すべてのデータサイエンティストは、これらのライブラリを知っている必要があります。

以下は、データサイエンスで最も使用されているライブラリです。

1. NumPy：数値計算に使用される基本的なライブラリです。 主にデータ分析に使用されます。
2. パンダ：これは、データクリーニング、データストレージ、および時系列に使用される必知のライブラリです。
3. SciPy：微分方程式と線形代数を解くために使用されるもう1つのPythonライブラリです。
4. Matplotlib：これは、相関関係の分析、散布図を使用した外れ値の決定、およびデータ分布の視覚化に使用されるデータ視覚化ライブラリです。
5. TensorFlow：エラーを50％削減する高性能の計算に使用されます。 音声、画像検出、時系列、およびビデオ検出に使用されます。
6. Scikit-Learn：教師ありおよび教師なし機械学習モデルを実装するために使用されます。
7. Keras： CPUとGPUで簡単に実行でき、ニューラルネットワークをサポートします。
8. Seaborn：マルチプロットグリッド、ヒストグラム、散布図、棒グラフなどに使用される別のデータ視覚化ライブラリです。

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結論

全体として、データサイエンスは、統計手法、モデリング手法、プログラミング知識を組み合わせた分野です。 一方では、データサイエンティストはデータを分析して隠された洞察を得てから、さまざまなアルゴリズムを適用して機械学習モデルを作成する必要があります。 これはすべて、PythonやRなどのプログラミング言語を使用して行われます。

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