數據科學的基本概念：每個初學者都應該知道的技術概念

數據科學是幫助使用編程技能、領域知識以及數學和統計知識從數據中提取有意義的見解的領域。 它有助於分析原始數據並找到隱藏的模式。

因此，一個人應該清楚統計概念、機器學習和 Python 或 R 等編程語言才能在該領域取得成功。 在本文中，我將分享在進入該領域之前應該了解的基本數據科學概念。

無論您是該領域的初學者，還是想進一步探索它，或者您想過渡到這個多方面的領域，本文都將通過探索基本的數據科學概念來幫助您更多地了解數據科學。

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數據科學所需的統計概念

統計學是數據科學的核心部分。 統計學是一個廣泛的領域，提供了許多應用。 數據科學家必須非常了解統計數據。 這可以從統計數據有助於解釋和組織數據這一事實中推斷出來。 描述性統計和概率知識是必須了解的數據科學概念。

以下是數據科學家應該知道的基本統計概念：

1. 描述性統計

描述性統計有助於分析原始數據以從中找到主要和必要的特徵。 描述性統計提供了一種可視化數據的方法，以便以可讀和有意義的方式呈現數據。 它不同於推論統計，因為它有助於以圖的形式以有意義的方式可視化數據。 另一方面，推論統計有助於從數據分析中找到洞察力。

2.概率

概率是確定隨機實驗中任何事件發生的可能性的數學分支。 例如，拋硬幣預測從一袋彩色球中得到紅球的概率。 概率是一個數值介於 0 和 1 之間的數字。數值越高，事件發生的可能性越大。

根據事件的類型，有不同類型的概率。 獨立事件是指一個事件發生的兩次或多次相互獨立。 條件概率是與任何其他事件有關係的任何事件發生的概率。

3. 降維

降維是指對一個數據集進行降維處理，從而解決很多低維數據中不存在的問題。 這是因為高維數據集中有很多因素，科學家需要為每種特徵組合創建更多樣本。

這進一步增加了數據分析的複雜性。 因此，降維概念解決了所有這些問題，並提供了許多潛在的好處，例如更少的冗餘、更快的計算和更少的數據存儲。

4. 中心趨勢

數據集的集中趨勢是通過確定一個中心值來描述完整數據的單個值。 有不同的方法來衡量集中趨勢：

• 均值：是數據集列的平均值。
• 中位數：是有序數據集中的中心值。
• 模式：數據集列中重複次數最多的值。
• 偏度：它衡量數據分佈的對稱性，並確定正態分佈的一側或兩側是否存在長尾。
• 峰度：它定義了數據是正態分佈還是有尾分佈。

5. 假設檢驗

假設檢驗是對調查結果的檢驗。 作為假設檢驗的一部分，有兩種假設。 零假設和替代假設。 零假設是與被調查現象無關的一般陳述。 替代假設是零假設的矛盾陳述。

6. 顯著性檢驗

顯著性檢驗是一組有助於檢驗所引用假設的有效性的檢驗。 以下是一些有助於接受或拒絕零假設的測試。

• P值檢驗：它是有助於證明原假設正確與否的概率值。 如果 p 值 > a，則零假設是正確的。 如果 p 值 < a，則零假設為 False，我們拒絕它。 這裡的“a”是一個重要的值，幾乎等於 0.5。
• Z 檢驗： Z 檢驗是檢驗零假設陳述的另一種方法。 當兩個總體的平均值不同，並且它們的方差已知或樣本量很大時使用它。
• T 檢驗： t 檢驗是在總體方差未知或樣本量較小時執行的統計檢驗。

7. 抽樣理論

抽樣是統計的一部分，涉及從隨機人群中收集的數據的數據收集、數據分析和數據解釋。 如果我們發現數據不足以獲得解釋，則會遵循欠採樣和過採樣技術。 欠採樣涉及去除冗餘數據，而過採樣是模仿自然存在的數據樣本的技術。

8.貝葉斯統計

它是基於貝葉斯定理的統計方法。 貝葉斯定理根據與事件相關的先驗條件定義了事件發生的概率。 因此，貝葉斯統計根據以前的結果確定概率。 貝葉斯定理還定義了條件概率，即考慮某些條件為真的事件發生的概率。

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機器學習和數據建模

機器學習是在模型的幫助下基於特定數據集訓練機器。 然後，這個訓練有素的模型會做出未來的預測。 機器學習建模有兩種類型，即有監督的和無監督的。 監督學習適用於我們預測目標變量的結構化數據。 無監督機器學習適用於沒有目標字段的非結構化數據。

監督機器學習有兩種技術：分類和回歸。 當我們希望機器預測類別時使用分類建模技術，而回歸技術確定數量。 例如，預測汽車的未來銷售是一種回歸技術，預測人口樣本中糖尿病的發生是分類。

以下是每個機器學習工程師和數據科學家都應該知道的與機器學習相關的一些基本術語：

1. 機器學習：機器學習是人工智能的子集，機器從以前的經驗中學習並使用它來預測未來。
2. 機器學習模型：建立機器學習模型以使用一些數學表示來訓練機器，然後進行預測。
3. 算法：算法是用來創建機器學習模型的一組規則。
4. 回歸：回歸是用於確定自變量和因變量之間關係的技術。 基於我們擁有的數據，有多種回歸技術用於機器學習中的建模。 線性回歸是基本的回歸技術。
5. 線性回歸：它是機器學習中使用的最基本的回歸技術。 它適用於預測變量和目標變量之間存在線性關係的數據。 因此，我們根據輸入變量 X 預測目標變量 Y，兩者都是線性相關的。 下面的等式表示線性回歸：

Y=mX + c，其中 m 和 c 是係數。

還有許多其他的回歸技術，例如邏輯回歸、嶺回歸、套索回歸、多項式回歸等。

1. 分類：分類是機器學習建模的類型，它以預定義類別的形式預測輸出。 患者是否患有心髒病是分類技術的一個例子。
2. 訓練集：訓練集是數據集的一部分，用於訓練機器學習模型。
3. 測試集：它是數據集的一部分，與訓練集具有相同的結構，用於測試機器學習模型的性能。
4. 特徵：它是數據集中的預測變量或自變量。
5. 目標：它是數據集中的因變量，其值由機器學習模型預測。
6. 過度擬合：過度擬合是導致模型過度專業化的條件。 它發生在復雜數據集的情況下。
7. 正則化：這是用於簡化模型的技術，是對過度擬合的補救措施。

數據科學中使用的基本庫

Python 是數據科學中使用最多的語言，因為它是最通用的編程語言並提供了許多應用程序。 R 是數據科學家使用的另一種語言，但 Python 使用更廣泛。 Python 有大量的庫，可以讓數據科學家的生活變得輕鬆。 因此，每個數據科學家都應該知道這些庫。

以下是數據科學中最常用的庫：

1. NumPy：它是用於數值計算的基本庫。 它主要用於數據分析。
2. Pandas：用於數據清洗、數據存儲和時間序列的必備庫。
3. SciPy：它是另一個用於求解微分方程和線性代數的 python 庫。
4. Matplotlib：它是用於分析相關性、使用散點圖確定異常值以及可視化數據分佈的數據可視化庫。
5. TensorFlow：用於高性能計算，可將誤差降低 50%。 它用於語音、圖像檢測、時間序列和視頻檢測。
6. Scikit-Learn：用於實現有監督和無監督機器學習模型。
7. Keras：它可以在 CPU 和 GPU 上輕鬆運行，並支持神經網絡。
8. Seaborn：它是另一個用於多圖網格、直方圖、散點圖、條形圖等的數據可視化庫。

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結論

總的來說，數據科學是一個結合了統計方法、建模技術和編程知識的領域。 一方面，數據科學家必須分析數據以獲取隱藏的見解，然後應用各種算法來創建機器學習模型。 所有這些都是使用 Python 或 R 等編程語言完成的。

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