Podstawowe koncepcje nauki o danych: koncepcja techniczna, którą powinien znać każdy początkujący

Data Science to dziedzina, która pomaga w wydobywaniu znaczących spostrzeżeń z danych przy użyciu umiejętności programowania, wiedzy dziedzinowej oraz wiedzy matematycznej i statystycznej. Pomaga analizować surowe dane i znajdować ukryte wzorce.

Dlatego, aby odnieść sukces w tej dziedzinie, osoba powinna znać koncepcje statystyki , uczenia maszynowego i języka programowania, takiego jak Python lub R. W tym artykule podzielę się podstawowymi koncepcjami Data Science, które należy znać przed przejściem w teren.

Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym w tej dziedzinie, czy chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat, czy też chcesz przejść do tej wieloaspektowej dziedziny, ten artykuł pomoże Ci lepiej zrozumieć naukę o danych dzięki poznaniu podstawowych pojęć nauki o danych .

Przeczytaj: Najwyżej płatne stanowiska pracy w dziedzinie analityki danych w Indiach

Koncepcje statystyczne potrzebne do nauki o danych

Statystyki stanowią centralną część nauki o danych. Statystyka to szeroka dziedzina, która oferuje wiele zastosowań. Analitycy danych muszą bardzo dobrze znać statystyki. Można to wywnioskować z faktu, że statystyki pomagają w interpretacji i porządkowaniu danych. Statystyka opisowa i znajomość prawdopodobieństwa to pojęcia, które trzeba znać w naukach o danych .

Poniżej znajdują się podstawowe koncepcje statystyczne, które powinien znać specjalista ds. danych:

1. Statystyki opisowe

Statystyki opisowe pomagają analizować surowe dane, aby znaleźć z nich podstawowe i niezbędne cechy. Statystyka opisowa umożliwia wizualizację danych w celu przedstawienia ich w czytelny i znaczący sposób. Różni się od statystyk inferencyjnych, ponieważ pomaga wizualizować dane w znaczący sposób w postaci wykresów. Z drugiej strony statystyki inferencyjne pomagają w znajdowaniu wniosków z analizy danych.

2. Prawdopodobieństwo

Prawdopodobieństwo to gałąź matematyczna, która określa prawdopodobieństwo wystąpienia dowolnego zdarzenia w eksperymencie losowym. Na przykład rzut monetą przewiduje prawdopodobieństwo wyrzucenia czerwonej kulki z worka kolorowych kulek. Prawdopodobieństwo to liczba, której wartość mieści się w zakresie od 0 do 1. Im wyższa wartość, tym większe prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia.

Istnieją różne rodzaje prawdopodobieństwa, w zależności od rodzaju zdarzenia. Niezależne zdarzenia to dwa lub więcej wystąpień zdarzenia, które są od siebie niezależne. Prawdopodobieństwo warunkowe to prawdopodobieństwo wystąpienia dowolnego zdarzenia, które ma związek z dowolnym innym zdarzeniem.

3. Redukcja wymiarowości

Redukcja wymiarowości oznacza zmniejszenie wymiarów zestawu danych, aby rozwiązać wiele problemów, które nie występują w danych o niższych wymiarach. Dzieje się tak, ponieważ w zestawie danych wielowymiarowych jest wiele czynników, a naukowcy muszą stworzyć więcej próbek dla każdej kombinacji cech.

To dodatkowo zwiększa złożoność analizy danych. Dlatego koncepcja redukcji wymiarowości rozwiązuje wszystkie te problemy i oferuje wiele potencjalnych korzyści, takich jak mniejsza nadmiarowość, szybsze przetwarzanie i mniej danych do przechowywania.

4. Tendencja Centralna

Centralna tendencja zbioru danych to pojedyncza wartość, która opisuje kompletne dane poprzez identyfikację wartości centralnej. Istnieją różne sposoby pomiaru tendencji centralnej:

• Średnia: Jest to średnia wartość kolumny zestawu danych.
• Mediana: Jest to centralna wartość w uporządkowanym zbiorze danych.
• Tryb: wartość powtarzająca się najczęściej w kolumnie zestawu danych.
• Skośność: Mierzy symetrię rozkładu danych i określa, czy istnieje długi ogon po jednej lub obu stronach rozkładu normalnego.
• Kurtoza: Określa, czy dane mają rozkład normalny, czy mają ogony.

5. Testowanie hipotez

Testowanie hipotez polega na sprawdzeniu wyniku ankiety. Istnieją dwa rodzaje hipotez w ramach testowania hipotez, a mianowicie. Hipoteza zerowa i hipoteza alternatywna. Hipoteza zerowa to ogólne stwierdzenie, które nie ma związku z badanym zjawiskiem. Hipoteza alternatywna jest sprzecznym stwierdzeniem hipotezy zerowej.

6. Testy istotności

Test istotności to zestaw testów, które pomagają sprawdzić słuszność cytowanej Hipotezy. Poniżej znajdują się niektóre z testów, które pomagają w przyjęciu lub odrzuceniu Hipotezy Zerowej.

• Test wartości P: Jest to wartość prawdopodobieństwa, która pomaga udowodnić, że hipoteza zerowa jest poprawna lub nie. Jeśli wartość p > a, to Hipoteza Zerowa jest poprawna. Jeśli wartość p < a, to Hipoteza Zerowa jest Fałszem i odrzucamy ją. Tutaj „a” jest jakąś znaczącą wartością, która jest prawie równa 0,5.
• Z-Test: Z-test to kolejny sposób testowania twierdzenia o hipotezie zerowej. Stosuje się go, gdy średnia z dwóch populacji jest różna, a ich wariancje są znane lub wielkość próby jest duża.
• Test t: Test t jest testem statystycznym, który jest wykonywany, gdy wariancja populacji nie jest znana lub gdy wielkość próbki jest mała.

7. Teoria próbkowania

Próbkowanie to część statystyki, która obejmuje zbieranie danych, analizę danych i interpretację danych zebranych z losowego zbioru populacji. Techniki podpróbkowania i nadpróbkowania są stosowane w przypadku, gdy okaże się, że dane nie są wystarczająco dobre, aby uzyskać interpretację. Podpróbkowanie polega na usunięciu zbędnych danych, a nadpróbkowanie to technika imitowania naturalnie istniejącej próbki danych.

8. Statystyki bayesowskie

Jest to metoda statystyczna oparta na twierdzeniu Bayesa. Twierdzenie Bayesa określa prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia w zależności od wcześniejszego warunku związanego ze zdarzeniem. Dlatego statystyki bayesowskie określają prawdopodobieństwo na podstawie poprzednich wyników. Twierdzenie Bayesa definiuje również prawdopodobieństwo warunkowe, które jest prawdopodobieństwem zajścia zdarzenia przy założeniu, że pewne warunki są prawdziwe.

Przeczytaj: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Uczenie maszynowe i modelowanie danych

Uczenie maszynowe to uczenie maszyny na podstawie określonego zestawu danych za pomocą modelu. Ten wyszkolony model następnie tworzy prognozy na przyszłość. Istnieją dwa rodzaje modelowania uczenia maszynowego, tj. nadzorowane i nienadzorowane. Uczenie nadzorowane działa na danych strukturalnych, w których przewidujemy zmienną docelową. Nienadzorowane uczenie maszynowe działa na danych nieustrukturyzowanych, które nie mają pola docelowego.

Nadzorowane uczenie maszynowe ma dwie techniki: klasyfikację i regresję. Technika modelowania klasyfikacji jest używana, gdy chcemy, aby maszyna przewidziała kategorię, podczas gdy technika regresji określa liczbę. Na przykład przewidywanie przyszłej sprzedaży samochodu jest techniką regresji, a przewidywanie wystąpienia cukrzycy w próbce populacji jest klasyfikacją.

Poniżej znajdują się niektóre z podstawowych terminów związanych z uczeniem maszynowym, które powinien znać każdy inżynier ds. uczenia maszynowego i specjalista ds. danych:

1. Uczenie maszynowe: uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, w którym maszyna uczy się na podstawie wcześniejszych doświadczeń i wykorzystuje je do przewidywania przyszłości.
2. Model uczenia maszynowego: Model uczenia maszynowego jest zbudowany w celu uczenia maszyny przy użyciu pewnej reprezentacji matematycznej, która następnie tworzy prognozy.
3. Algorytm: Algorytm to zestaw reguł, za pomocą których tworzony jest model uczenia maszynowego.
4. Regresja: Regresja to technika używana do określenia relacji między zmiennymi niezależnymi i zależnymi. Istnieją różne techniki regresji wykorzystywane do modelowania w uczeniu maszynowym na podstawie posiadanych przez nas danych. Regresja liniowa jest podstawową techniką regresji.
5. Regresja liniowa: Jest to najbardziej podstawowa technika regresji stosowana w uczeniu maszynowym. Dotyczy to danych, w których istnieje liniowa zależność między predyktorem a zmienną docelową. Zatem przewidujemy zmienną docelową Y na podstawie zmiennej wejściowej X, z których obie są liniowo powiązane. Poniższe równanie przedstawia regresję liniową:

Y=mX + c, gdzie mi c są współczynnikami.

Istnieje wiele innych technik regresji, takich jak regresja logistyczna, regresja grzbietowa, regresja lasso, regresja wielomianowa itp.

1. Klasyfikacja: Klasyfikacja to typ modelowania uczenia maszynowego, który przewiduje dane wyjściowe w postaci wstępnie zdefiniowanej kategorii. To, czy pacjent będzie miał chorobę serca, czy nie, jest przykładem techniki klasyfikacji.
2. Zestaw szkoleniowy: zestaw szkoleniowy jest częścią zestawu danych, który służy do trenowania modelu uczenia maszynowego.
3. Zestaw testowy: jest częścią zestawu danych i ma taką samą strukturę jak zestaw szkoleniowy i testuje wydajność modelu uczenia maszynowego.
4. Cecha: Jest to zmienna predykcyjna lub zmienna niezależna w zestawie danych.
5. Cel: jest to zmienna zależna w zestawie danych, której wartość jest przewidywana przez model uczenia maszynowego.
6. Overfitting: Overfitting to stan, który prowadzi do nadmiernej specjalizacji modelu. Występuje w przypadku złożonego zbioru danych.
7. Regularyzacja: jest to technika stosowana w celu uproszczenia modelu i jest lekarstwem na nadmierne dopasowanie.

Podstawowe biblioteki używane w Data Science

Python jest najczęściej używanym językiem w nauce o danych, ponieważ jest to najbardziej wszechstronny język programowania i oferuje wiele zastosowań. R to kolejny język używany przez naukowców zajmujących się danymi, ale Python jest szerzej używany. Python ma dużą liczbę bibliotek, które ułatwiają życie Data Scientistowi. Dlatego każdy analityk danych powinien znać te biblioteki.

Poniżej znajdują się najczęściej używane biblioteki w Data Science:

1. NumPy: Jest to podstawowa biblioteka używana do obliczeń numerycznych. Służy głównie do analizy danych.
2. Pandas: Jest to niezbędna biblioteka służąca do czyszczenia danych, przechowywania danych i szeregów czasowych.
3. SciPy: Jest to kolejna biblioteka Pythona, która służy do rozwiązywania równań różniczkowych i algebry liniowej.
4. Matplotlib: Jest to biblioteka wizualizacji danych używana do analizy korelacji, określania wartości odstających za pomocą wykresu punktowego i wizualizacji dystrybucji danych.
5. TensorFlow: jest używany do obliczeń o wysokiej wydajności, które zmniejszają błąd o 50%. Służy do wykrywania mowy, obrazu, szeregów czasowych i wykrywania wideo.
6. Scikit-Learn: Służy do wdrażania nadzorowanych i nienadzorowanych modeli uczenia maszynowego.
7. Keras: Działa łatwo na CPU i GPU oraz obsługuje sieci neuronowe.
8. Seaborn: Jest to kolejna biblioteka wizualizacji danych używana do siatek wielowykresowych, histogramów, wykresów rozrzutu, wykresów słupkowych itp.

Koniecznie przeczytaj: kariera w nauce o danych

Wniosek

Ogólnie rzecz biorąc, Data Science to dziedzina, która jest połączeniem metod statystycznych, technik modelowania i wiedzy programistycznej. Z jednej strony analityk danych musi przeanalizować dane, aby uzyskać ukryty wgląd, a następnie zastosować różne algorytmy, aby stworzyć model uczenia maszynowego. Wszystko to odbywa się za pomocą języka programowania takiego jak Python czy R.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.