数据科学的基本概念：每个初学者都应该知道的技术概念

数据科学是帮助使用编程技能、领域知识以及数学和统计知识从数据中提取有意义的见解的领域。 它有助于分析原始数据并找到隐藏的模式。

因此，一个人应该清楚统计概念、机器学习和 Python 或 R 等编程语言才能在该领域取得成功。 在本文中，我将分享在进入该领域之前应该了解的基本数据科学概念。

无论您是该领域的初学者，还是想进一步探索它，或者您想过渡到这个多方面的领域，本文都将通过探索基本的数据科学概念来帮助您更多地了解数据科学。

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数据科学所需的统计概念

统计学是数据科学的核心部分。 统计学是一个广泛的领域，提供了许多应用。 数据科学家必须非常了解统计数据。 这可以从统计数据有助于解释和组织数据这一事实中推断出来。 描述性统计和概率知识是必须了解的数据科学概念。

以下是数据科学家应该知道的基本统计概念：

1. 描述性统计

描述性统计有助于分析原始数据以从中找到主要和必要的特征。 描述性统计提供了一种可视化数据的方法，以便以可读和有意义的方式呈现数据。 它不同于推论统计，因为它有助于以图的形式以有意义的方式可视化数据。 另一方面，推论统计有助于从数据分析中找到洞察力。

2.概率

概率是确定随机实验中任何事件发生的可能性的数学分支。 例如，抛硬币预测从一袋彩色球中得到红球的概率。 概率是一个数值介于 0 和 1 之间的数字。数值越高，事件发生的可能性越大。

根据事件的类型，有不同类型的概率。 独立事件是指一个事件发生的两次或多次相互独立。 条件概率是与任何其他事件有关系的任何事件发生的概率。

3. 降维

降维是指对一个数据集进行降维处理，从而解决很多低维数据中不存在的问题。 这是因为高维数据集中有很多因素，科学家需要为每种特征组合创建更多样本。

这进一步增加了数据分析的复杂性。 因此，降维概念解决了所有这些问题，并提供了许多潜在的好处，例如更少的冗余、更快的计算和更少的数据存储。

4. 中心趋势

数据集的集中趋势是通过确定一个中心值来描述完整数据的单个值。 有不同的方法来衡量集中趋势：

• 均值：是数据集列的平均值。
• 中位数：是有序数据集中的中心值。
• 模式：数据集列中重复次数最多的值。
• 偏度：它衡量数据分布的对称性，并确定正态分布的一侧或两侧是否存在长尾。
• 峰度：它定义了数据是正态分布还是有尾分布。

5. 假设检验

假设检验是对调查结果的检验。 作为假设检验的一部分，有两种假设。 零假设和替代假设。 零假设是与被调查现象无关的一般陈述。 替代假设是零假设的矛盾陈述。

6. 显着性检验

显着性检验是一组有助于检验所引用假设的有效性的检验。 以下是一些有助于接受或拒绝零假设的测试。

• P值检验：它是有助于证明原假设正确与否的概率值。 如果 p 值 > a，则零假设是正确的。 如果 p 值 < a，则零假设为 False，我们拒绝它。 这里的“a”是一个重要的值，几乎等于 0.5。
• Z 检验： Z 检验是检验零假设陈述的另一种方法。 当两个总体的平均值不同，并且它们的方差已知或样本量很大时使用它。
• T 检验： t 检验是在总体方差未知或样本量较小时执行的统计检验。

7. 抽样理论

抽样是统计的一部分，涉及从随机人群中收集的数据的数据收集、数据分析和数据解释。 如果我们发现数据不足以获得解释，则会遵循欠采样和过采样技术。 欠采样涉及去除冗余数据，而过采样是模仿自然存在的数据样本的技术。

8.贝叶斯统计

它是基于贝叶斯定理的统计方法。 贝叶斯定理根据与事件相关的先验条件定义了事件发生的概率。 因此，贝叶斯统计根据以前的结果确定概率。 贝叶斯定理还定义了条件概率，即考虑某些条件为真的事件发生的概率。

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机器学习和数据建模

机器学习是在模型的帮助下基于特定数据集训练机器。 然后，这个训练有素的模型会做出未来的预测。 机器学习建模有两种类型，即有监督的和无监督的。 监督学习适用于我们预测目标变量的结构化数据。 无监督机器学习适用于没有目标字段的非结构化数据。

监督机器学习有两种技术：分类和回归。 当我们希望机器预测类别时使用分类建模技术，而回归技术确定数量。 例如，预测汽车的未来销售是一种回归技术，预测人口样本中糖尿病的发生是分类。

以下是每个机器学习工程师和数据科学家都应该知道的与机器学习相关的一些基本术语：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的子集，机器从以前的经验中学习并使用它来预测未来。
2. 机器学习模型：建立机器学习模型以使用一些数学表示来训练机器，然后进行预测。
3. 算法：算法是用来创建机器学习模型的一组规则。
4. 回归：回归是用于确定自变量和因变量之间关系的技术。 基于我们拥有的数据，有多种回归技术用于机器学习中的建模。 线性回归是基本的回归技术。
5. 线性回归：它是机器学习中使用的最基本的回归技术。 它适用于预测变量和目标变量之间存在线性关系的数据。 因此，我们根据输入变量 X 预测目标变量 Y，两者都是线性相关的。 下面的等式表示线性回归：

Y=mX + c，其中 m 和 c 是系数。

还有许多其他的回归技术，例如逻辑回归、岭回归、套索回归、多项式回归等。

1. 分类：分类是机器学习建模的类型，它以预定义类别的形式预测输出。 患者是否患有心脏病是分类技术的一个例子。
2. 训练集：训练集是数据集的一部分，用于训练机器学习模型。
3. 测试集：它是数据集的一部分，与训练集具有相同的结构，用于测试机器学习模型的性能。
4. 特征：它是数据集中的预测变量或自变量。
5. 目标：它是数据集中的因变量，其值由机器学习模型预测。
6. 过度拟合：过度拟合是导致模型过度专业化的条件。 它发生在复杂数据集的情况下。
7. 正则化：这是用于简化模型的技术，是对过度拟合的补救措施。

数据科学中使用的基本库

Python 是数据科学中使用最多的语言，因为它是最通用的编程语言并提供了许多应用程序。 R 是数据科学家使用的另一种语言，但 Python 使用更广泛。 Python 有大量的库，可以让数据科学家的生活变得轻松。 因此，每个数据科学家都应该知道这些库。

以下是数据科学中最常用的库：

1. NumPy：它是用于数值计算的基本库。 它主要用于数据分析。
2. Pandas：用于数据清洗、数据存储和时间序列的必备库。
3. SciPy：它是另一个用于求解微分方程和线性代数的 python 库。
4. Matplotlib：它是用于分析相关性、使用散点图确定异常值以及可视化数据分布的数据可视化库。
5. TensorFlow：用于高性能计算，可将误差降低 50%。 它用于语音、图像检测、时间序列和视频检测。
6. Scikit-Learn：用于实现有监督和无监督机器学习模型。
7. Keras：它可以在 CPU 和 GPU 上轻松运行，并支持神经网络。
8. Seaborn：它是另一个用于多图网格、直方图、散点图、条形图等的数据可视化库。

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结论

总的来说，数据科学是一个结合了统计方法、建模技术和编程知识的领域。 一方面，数据科学家必须分析数据以获取隐藏的见解，然后应用各种算法来创建机器学习模型。 所有这些都是使用 Python 或 R 等编程语言完成的。

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