Conceitos básicos de ciência de dados: conceito técnico que todo iniciante deve saber

Data Science é o campo que ajuda a extrair insights significativos de dados usando habilidades de programação, conhecimento de domínio e conhecimento matemático e estatístico. Ajuda a analisar os dados brutos e encontrar os padrões ocultos.

Portanto, uma pessoa deve ter clareza com conceitos de estatística , aprendizado de máquina e uma linguagem de programação como Python ou R para ter sucesso nesse campo. Neste artigo, compartilharei os conceitos básicos de Data Science que se deve saber antes de fazer a transição para o campo.

Se você é iniciante na área ou deseja explorar mais sobre isso ou deseja fazer a transição para esse campo multifacetado, este artigo o ajudará a entender mais a Ciência de Dados explorando os conceitos básicos de Ciência de Dados .

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Conceitos de Estatística Necessários para Ciência de Dados

As estatísticas são uma parte central da ciência de dados. A estatística é um campo amplo que oferece muitas aplicações. Os cientistas de dados devem conhecer muito bem as estatísticas. Isso pode ser inferido pelo fato de que as estatísticas ajudam a interpretar e organizar os dados. A estatística descritiva e o conhecimento de probabilidade são conceitos de ciência de dados obrigatórios .

Abaixo estão os conceitos básicos de Estatística que um Cientista de Dados deve saber:

1. Estatísticas Descritivas

As estatísticas descritivas ajudam a analisar os dados brutos para encontrar os recursos primários e necessários a partir deles. A estatística descritiva oferece uma maneira de visualizar os dados para apresentá-los de maneira legível e significativa. É diferente da estatística inferencial, pois ajuda a visualizar os dados de maneira significativa na forma de gráficos. As estatísticas inferenciais, por outro lado, ajudam a encontrar insights a partir da análise de dados.

2. Probabilidade

Probabilidade é o ramo matemático que determina a probabilidade de ocorrência de qualquer evento em um experimento aleatório. Como exemplo, o lançamento de uma moeda prevê a probabilidade de obter uma bola vermelha de um saco de bolas coloridas. Probabilidade é um número cujo valor está entre 0 e 1. Quanto maior o valor, mais provável é que o evento aconteça.

Existem diferentes tipos de probabilidade, dependendo do tipo de evento. Eventos independentes são as duas ou mais ocorrências de um evento que são independentes uma da outra. A probabilidade condicional é a probabilidade de ocorrência de qualquer evento que tenha relação com qualquer outro evento.

3. Redução de Dimensionalidade

A redução de dimensionalidade significa reduzir as dimensões de um conjunto de dados para que ele resolva muitos problemas que não existem nos dados de dimensão inferior. Isso ocorre porque há muitos fatores no conjunto de dados de alta dimensão e os cientistas precisam criar mais amostras para cada combinação de recursos.

Isso aumenta ainda mais a complexidade da análise de dados. Portanto, o conceito de redução de dimensionalidade resolve todos esses problemas e oferece muitos benefícios potenciais, como menor redundância, computação rápida e menos dados para armazenar.

4. Tendência Central

A tendência central de um conjunto de dados é um valor único que descreve os dados completos pela identificação de um valor central. Existem diferentes maneiras de medir a tendência central:

• Média: É o valor médio da coluna do conjunto de dados.
• Mediana: É o valor central no conjunto de dados ordenados.
• Modo: O valor que mais se repete na coluna do conjunto de dados.
• Skewness: Mede a simetria da distribuição de dados e determina se há uma cauda longa em um ou ambos os lados da distribuição normal.
• Curtose: Define se os dados têm distribuição normal ou cauda.

5. Teste de hipóteses

O teste de hipóteses é para testar o resultado de uma pesquisa. Existem dois tipos de hipóteses como parte do teste de hipóteses, a saber. Hipótese nula e hipótese alternativa. A hipótese nula é a afirmação geral que não tem relação com o fenômeno pesquisado. A hipótese alternativa é a afirmação contraditória da hipótese nula.

6. Testes de significância

Teste de significância é um conjunto de testes que ajuda a testar a validade da hipótese citada. Abaixo estão alguns dos testes que auxiliam na aceitação ou rejeição da Hipótese Nula.

• Teste do valor-p: É o valor de probabilidade que ajuda a provar que a hipótese nula está correta ou não. Se p-value > a, então a Hipótese Nula está correta. Se p-valor < a, então a Hipótese Nula é Falsa, e nós a rejeitamos. Aqui 'a' é algum valor significativo que é quase igual a 0,5.
• Teste Z: O teste Z é outra maneira de testar a declaração de Hipótese Nula. É usado quando a média de duas populações é diferente e suas variâncias são conhecidas ou o tamanho da amostra é grande.
• Teste t : Um teste t é um teste estatístico que é realizado quando a variância da população não é conhecida ou quando o tamanho da amostra é pequeno.

7. Teoria da amostragem

Amostragem é a parte da estatística que envolve a coleta de dados, análise de dados e interpretação de dados dos dados coletados de um conjunto aleatório de população. As técnicas de sub-amostragem e sobre-amostragem são seguidas no caso de descobrirmos que os dados não são bons o suficiente para obter as interpretações. A subamostragem envolve a remoção de dados redundantes e a sobreamostragem é a técnica de imitar a amostra de dados naturalmente existente.

8. Estatísticas Bayesianas

É o método estatístico que se baseia no Teorema de Bayes. O teorema de Bayes define a probabilidade de ocorrência de um evento dependendo da condição prévia relacionada a um evento. Portanto, a Estatística Bayesiana determina a probabilidade com base em resultados anteriores. O Teorema de Bayes também define a probabilidade condicional, que é a probabilidade de ocorrência de um evento considerando certas condições como verdadeiras.

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Aprendizado de máquina e modelagem de dados

O aprendizado de máquina está treinando a máquina com base em um conjunto de dados específico com a ajuda de um modelo. Este modelo treinado então faz previsões futuras. Existem dois tipos de modelagem de aprendizado de máquina, ou seja, supervisionada e não supervisionada. O aprendizado supervisionado funciona em dados estruturados onde prevemos a variável alvo. O aprendizado de máquina não supervisionado funciona em dados não estruturados que não possuem campo de destino.

O aprendizado de máquina supervisionado tem duas técnicas: classificação e regressão. A técnica de modelagem de classificação é usada quando queremos que a máquina preveja a categoria, enquanto a técnica de regressão determina o número. Por exemplo, prever a venda futura de um carro é uma técnica de regressão e prever a ocorrência de diabetes em uma amostra da população é classificação.

Abaixo estão alguns dos termos essenciais relacionados ao aprendizado de máquina que todo engenheiro de aprendizado de máquina e cientista de dados deve conhecer:

1. Aprendizado de máquina: o aprendizado de máquina é o subconjunto da inteligência artificial em que a máquina aprende com a experiência anterior e a usa para fazer previsões para o futuro.
2. Modelo de Aprendizado de Máquina: Um modelo de Aprendizado de Máquina é construído para treinar a máquina usando alguma representação matemática que faz previsões.
3. Algoritmo: O algoritmo é o conjunto de regras usando o qual um Modelo de Aprendizado de Máquina é criado.
4. Regressão: A regressão é a técnica utilizada para determinar a relação entre variáveis ​​independentes e dependentes. Existem várias técnicas de regressão usadas para modelagem em aprendizado de máquina com base nos dados que temos. A regressão linear é a técnica básica de regressão.
5. Regressão Linear: É a técnica de regressão mais básica usada no aprendizado de máquina. Aplica-se aos dados em que há uma relação linear entre o preditor e a variável de destino. Assim, prevemos a variável alvo Y com base na variável de entrada X, ambas linearmente relacionadas. A equação abaixo representa a regressão linear:

Y=mX + c, onde m e c são os coeficientes.

Existem muitas outras técnicas de regressão, como regressão logística, regressão de cumeeira, regressão de laço, regressão polinomial, etc.

1. Classificação: A classificação é o tipo de modelagem de aprendizado de máquina que prevê a saída na forma de uma categoria predefinida. Se um paciente terá ou não doença cardíaca é um exemplo de técnica de classificação.
2. Conjunto de treinamento: O conjunto de treinamento faz parte do conjunto de dados, que é usado para treinar um modelo de aprendizado de máquina.
3. Conjunto de teste: faz parte do conjunto de dados e possui a mesma estrutura do conjunto de treinamento e testa o desempenho do modelo de aprendizado de máquina.
4. Característica: É a variável preditora ou uma variável independente no conjunto de dados.
5. Alvo: É a variável dependente no conjunto de dados cujo valor é previsto pelo modelo de aprendizado de máquina.
6. Overfitting: Overfitting é a condição que leva à superespecialização do modelo. Ocorre no caso de um conjunto de dados complexo.
7. Regularização: Esta é a técnica usada para simplificar o modelo e é um remédio para o overfitting.

Bibliotecas básicas usadas em Data Science

Python é a linguagem mais usada em ciência de dados, pois é a linguagem de programação mais versátil e oferece muitas aplicações. R é outra linguagem usada por Cientistas de Dados, mas o Python é mais amplamente usado. O Python possui um grande número de bibliotecas que facilitam a vida de um Cientista de Dados. Portanto, todo cientista de dados deve conhecer essas bibliotecas.

Abaixo estão as bibliotecas mais utilizadas em Data Science:

1. NumPy: É a biblioteca básica usada para cálculos numéricos. É usado principalmente para análise de dados.
2. Pandas: É a biblioteca obrigatória que é usada para limpeza de dados, armazenamento de dados e séries temporais.
3. SciPy: É outra biblioteca python que é usada para resolver equações diferenciais e álgebra linear.
4. Matplotlib: É a biblioteca de visualização de dados usada para analisar a correlação, determinar outliers usando o gráfico de dispersão e visualizar a distribuição de dados.
5. TensorFlow: É usado para cálculos de alto desempenho que reduzem o erro em 50%. É usado para detecção de fala, imagem, séries temporais e detecção de vídeo.
6. Scikit-Learn: É usado para implementar modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados.
7. Keras: roda facilmente em CPU e GPU e suporta as redes neurais.
8. Seaborn: É outra biblioteca de visualização de dados usada para grades multiplot, histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de barras, etc.

Leitura obrigatória: Carreira em Ciência de Dados

Conclusão

No geral, Data Science é um campo que é uma combinação de métodos estatísticos, técnicas de modelagem e conhecimento de programação. Por um lado, um cientista de dados precisa analisar os dados para obter os insights ocultos e aplicar os vários algoritmos para criar um modelo de aprendizado de máquina. Tudo isso é feito usando uma linguagem de programação como Python ou R.

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