Основные понятия науки о данных: техническая концепция, которую должен знать каждый новичок

Наука о данных — это область, которая помогает извлекать значимую информацию из данных, используя навыки программирования, знания предметной области, а также математические и статистические знания. Это помогает анализировать необработанные данные и находить скрытые закономерности.

Поэтому человек должен хорошо разбираться в концепциях статистики , машинного обучения и языка программирования, такого как Python или R, чтобы добиться успеха в этой области. В этой статье я поделюсь основными понятиями науки о данных , которые нужно знать, прежде чем переходить в эту область.

Если вы новичок в этой области, хотите узнать больше об этом или хотите перейти в эту многогранную область, эта статья поможет вам лучше понять науку о данных, изучив основные концепции науки о данных .

Читайте: Самые высокооплачиваемые рабочие места в области науки о данных в Индии

Понятия статистики, необходимые для науки о данных

Статистика составляет центральную часть науки о данных. Статистика — это широкая область, которая предлагает множество приложений. Специалисты по данным должны очень хорошо знать статистику. Это можно сделать из того факта, что статистика помогает интерпретировать и систематизировать данные. Описательная статистика и знание вероятности являются обязательными понятиями науки о данных .

Ниже приведены основные понятия статистики , которые должен знать специалист по данным:

1. Описательная статистика

Описательная статистика помогает анализировать необработанные данные, чтобы найти из них основные и необходимые функции. Описательная статистика предлагает способ визуализации данных, чтобы представить их в удобочитаемом и осмысленном виде. Он отличается от выводной статистики, поскольку помогает осмысленно визуализировать данные в виде графиков. Логическая статистика, с другой стороны, помогает в поиске информации из анализа данных.

2. Вероятность

Вероятность — это математическая ветвь, определяющая вероятность появления какого-либо события в случайном эксперименте. Например, подбрасывание монеты предсказывает вероятность выпадения красного шара из мешка с цветными шарами. Вероятность — это число, значение которого лежит в диапазоне от 0 до 1. Чем выше значение, тем больше вероятность того, что событие произойдет.

Существуют различные типы вероятности, в зависимости от типа события. Независимые события — это два или более появления события, которые не зависят друг от друга. Условная вероятность – это вероятность наступления любого события, имеющего связь с любым другим событием.

3. Уменьшение размерности

Уменьшение размерности означает уменьшение размерности набора данных, чтобы решить многие проблемы, которых нет в данных более низкого измерения. Это связано с тем, что в многомерном наборе данных много факторов, и ученым необходимо создавать больше выборок для каждой комбинации признаков.

Это еще больше усложняет анализ данных. Таким образом, концепция уменьшения размерности решает все эти проблемы и предлагает множество потенциальных преимуществ, таких как меньшая избыточность, быстрые вычисления и меньшее количество данных для хранения.

4. Центральная тенденция

Центральная тенденция набора данных — это отдельное значение, которое описывает полные данные путем идентификации центрального значения. Существуют различные способы измерения центральной тенденции:

• Среднее: это среднее значение столбца набора данных.
• Медиана: это центральное значение в упорядоченном наборе данных.
• Режим: значение, которое больше всего повторяется в столбце набора данных.
• Асимметрия: измеряет симметрию распределения данных и определяет, есть ли длинный хвост на одной или обеих сторонах нормального распределения.
• Эксцесс: определяет, имеют ли данные нормальное распределение или хвосты.

5. Проверка гипотез

Проверка гипотезы заключается в проверке результатов опроса. Есть два типа гипотез как часть проверки гипотез, а именно. Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза. Нулевая гипотеза – это общее утверждение, не имеющее отношения к исследуемому явлению. Альтернативная гипотеза является противоречивым утверждением нулевой гипотезы.

6. Тесты значимости

Тест значимости — это набор тестов, который помогает проверить правильность цитируемой гипотезы. Ниже приведены некоторые тесты, которые помогают принять или отвергнуть нулевую гипотезу.

• Тест P-значения: это значение вероятности, которое помогает доказать, что нулевая гипотеза верна или нет. Если p-значение > a, то нулевая гипотеза верна. Если p-значение < a, то нулевая гипотеза ложна, и мы ее отвергаем. Здесь «а» — некоторая значимая величина, почти равная 0,5.
• Z-тест: Z-тест — это еще один способ проверки утверждения нулевой гипотезы. Он используется, когда среднее значение двух совокупностей различно, и либо их дисперсии известны, либо размер выборки велик.
• T-тест: t-тест — это статистический тест, который выполняется, когда либо дисперсия совокупности неизвестна, либо когда размер выборки невелик.

7. Теория выборки

Выборка - это часть статистики, которая включает сбор данных, анализ данных и интерпретацию данных, полученных из случайного набора населения. Методы недостаточной и избыточной выборки используются в случае, если мы обнаруживаем, что данные недостаточно хороши для интерпретации. Недостаточная выборка включает удаление избыточных данных, а избыточная выборка — это метод имитации естественно существующей выборки данных.

8. Байесовская статистика

Это статистический метод, основанный на теореме Байеса. Теорема Байеса определяет вероятность возникновения события в зависимости от предшествующего условия, связанного с событием. Поэтому байесовская статистика определяет вероятность на основе предыдущих результатов. Теорема Байеса также определяет условную вероятность, которая представляет собой вероятность возникновения события при условии, что определенные условия выполняются.

Читайте: Зарплата специалиста по данным в Индии

Машинное обучение и моделирование данных

Машинное обучение — это обучение машины на основе определенного набора данных с помощью модели. Затем эта обученная модель делает прогнозы на будущее. Существует два типа моделирования машинного обучения: контролируемое и неконтролируемое. Обучение с учителем работает со структурированными данными, где мы предсказываем целевую переменную. Неконтролируемое машинное обучение работает с неструктурированными данными, у которых нет целевого поля.

У контролируемого машинного обучения есть два метода: классификация и регрессия. Метод моделирования классификации используется, когда мы хотим, чтобы машина предсказывала категорию, а метод регрессии определяет число. Например, прогнозирование будущей продажи автомобиля — это метод регрессии, а прогнозирование возникновения диабета в выборке населения — это классификация.

Ниже приведены некоторые из основных терминов, связанных с машинным обучением, которые должен знать каждый инженер по машинному обучению и специалист по данным:

1. Машинное обучение: Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, в которой машина учится на предыдущем опыте и использует его для прогнозирования будущего.
2. Модель машинного обучения. Модель машинного обучения предназначена для обучения машины с использованием некоторого математического представления, которое затем делает прогнозы.
3. Алгоритм: Алгоритм — это набор правил, с помощью которых создается модель машинного обучения.
4. Регрессия: Регрессия — это метод, используемый для определения взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными. Существуют различные методы регрессии, используемые для моделирования в машинном обучении на основе имеющихся у нас данных. Линейная регрессия является основным методом регрессии.
5. Линейная регрессия: это самый простой метод регрессии, используемый в машинном обучении. Он применяется к данным, в которых существует линейная связь между предиктором и целевой переменной. Таким образом, мы предсказываем целевую переменную Y на основе входной переменной X, обе из которых связаны линейно. Приведенное ниже уравнение представляет собой линейную регрессию:

Y=mX + c, где m и c — коэффициенты.

Существует множество других методов регрессии, таких как логистическая регрессия, гребневая регрессия, лассо-регрессия, полиномиальная регрессия и т. д.

1. Классификация. Классификация — это тип моделирования машинного обучения, который прогнозирует выходные данные в виде предопределенной категории. Будет ли у пациента болезнь сердца или нет, является примером метода классификации.
2. Набор для обучения. Набор для обучения является частью набора данных, который используется для обучения модели машинного обучения.
3. Тестовый набор: он является частью набора данных и имеет ту же структуру, что и обучающий набор, и проверяет производительность модели машинного обучения.
4. Особенность: это переменная-предиктор или независимая переменная в наборе данных.
5. Цель: это зависимая переменная в наборе данных, значение которой прогнозируется моделью машинного обучения.
6. Переобучение: Переоснащение — это состояние, которое приводит к чрезмерной специализации модели. Это происходит в случае сложного набора данных.
7. Регуляризация: этот метод используется для упрощения модели и является средством от переобучения.

Основные библиотеки, используемые в науке о данных

Python — наиболее часто используемый язык в науке о данных, поскольку он является наиболее универсальным языком программирования и предлагает множество приложений. R — еще один язык, используемый специалистами по данным, но Python используется более широко. Python имеет большое количество библиотек, которые упрощают жизнь Data Scientist. Поэтому каждый специалист по данным должен знать эти библиотеки.

Ниже приведены наиболее используемые библиотеки в науке о данных:

1. NumPy: это основная библиотека, используемая для числовых вычислений. В основном используется для анализа данных.
2. Pandas: это обязательная библиотека, которая используется для очистки данных, хранения данных и временных рядов.
3. SciPy: это еще одна библиотека Python, которая используется для решения дифференциальных уравнений и линейной алгебры.
4. Matplotlib: это библиотека визуализации данных, используемая для анализа корреляции, определения выбросов с использованием диаграммы рассеяния и визуализации распределения данных.
5. TensorFlow: он используется для высокопроизводительных вычислений, которые уменьшают ошибку на 50%. Он используется для обнаружения речи, изображений, временных рядов и обнаружения видео.
6. Scikit-Learn: используется для реализации контролируемых и неконтролируемых моделей машинного обучения.
7. Keras: он легко работает на процессоре и графическом процессоре и поддерживает нейронные сети.
8. Seaborn: это еще одна библиотека визуализации данных, используемая для построения сеток с несколькими графиками, гистограмм, диаграмм рассеяния, гистограмм и т. д.

Обязательно к прочтению: Карьера в науке о данных

Заключение

В целом, наука о данных — это область, которая представляет собой комбинацию статистических методов, методов моделирования и знаний в области программирования. С одной стороны, специалист по данным должен анализировать данные, чтобы получить скрытую информацию, а затем применять различные алгоритмы для создания модели машинного обучения. Все это делается с помощью языка программирования, такого как Python или R.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.