Temas de ciencia de datos que necesita saber

Sin duda, los temas y áreas de ciencia de datos se encuentran entre los temas comerciales más comunes en la actualidad.

Los especialistas en marketing, ejecutivos de nivel C, financieros y otros, además de los analistas de datos y los expertos en inteligencia comercial, desean mejorar sus habilidades y conocimientos de datos.

La ciencia de datos y el procesamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las redes neuronales y otros campos se encuentran bajo el paraguas del mundo de los datos.

En esta página, hemos compilado una lista de temas de ciencia de datos básicos y avanzados para ayudarlo a determinar dónde debe enfocar sus esfuerzos.

Además, son temas de tendencia que puede usar como guía para ayudarlo a prepararse para las preguntas de la entrevista de trabajo de ciencia de datos.

DEBE LEER: ¿Por qué la ciencia de datos es importante?

1. Minería de datos

Este es solo un ejemplo de un tema amplio de ciencia de datos.

La minería de datos es un procedimiento iterativo para identificar tendencias en grandes conjuntos de datos. Se incluyen aprendizaje automático, estadísticas, sistemas de bases de datos y otros enfoques y técnicas.

Los dos objetivos principales de la minería de datos son identificar patrones en un conjunto de datos y crear tendencias y relaciones para resolver problemas.

La especificación de problemas, el descubrimiento de datos, la planificación de datos, el modelado, la evaluación y la implementación son las etapas generales del proceso de minería de datos.
Clasificación, pronósticos, leyes de asociación, reducción de datos, descubrimiento de datos, aprendizaje supervisado y no supervisado, organización de conjuntos de datos, muestreo de conjuntos de datos, construcción de un modelo, etc., son todas palabras utilizadas en la minería de datos.

2. Visualización de datos

La presentación de datos en un formato gráfico se conoce como visualización de datos. .

Permite que todos los niveles de tomadores de decisiones vean los datos y los análisis mostrados visualmente, lo que les permite detectar patrones o tendencias valiosos.

Otro tema amplio es la visualización de datos, que incluye la interpretación y aplicación de formas gráficas básicas (como gráficos de líneas, gráficos de barras, diagramas de dispersión, histogramas, diagramas de caja y bigotes y mapas de calor).

Estos gráficos son indispensables. También debe aprender sobre variables multidimensionales, como agregar variables y usar colores, escalas, formas y animaciones.

La manipulación también es un factor aquí. Los datos deben poder escalarse, ampliarse, filtrarse y agregarse. El uso de visualizaciones avanzadas como gráficos de mapas y mapas de árboles también es una habilidad deseable.

3. Métodos y técnicas de reducción de dimensiones

El método de reducción de dimensiones implica transformar un gran conjunto de datos en un conjunto de datos más pequeño que ofrece información equivalente en un período de tiempo más corto.

En otras palabras, la reducción de la dimensionalidad es un conjunto de técnicas y métodos de aprendizaje automático y estadísticas para reducir el número de variables aleatorias.
La reducción de dimensiones se puede lograr usando una variedad de métodos y técnicas.

Los valores perdidos, la varianza baja, los árboles de decisión, el bosque aleatorio, la correlación alta, el análisis factorial, el análisis de componentes principales y la eliminación de funciones hacia atrás se encuentran entre los más comunes.

4. Clasificación

Una técnica central de minería de datos para asignar categorías a una colección de datos es la clasificación.

El objetivo es ayudar en la recopilación de pronósticos y análisis de datos confiables.

Una de las técnicas más importantes para analizar eficazmente una gran cantidad de conjuntos de datos es la clasificación.

Uno de los temas más candentes de la ciencia de datos es la clasificación. Un científico de datos debería poder resolver varios problemas comerciales utilizando algoritmos de clasificación.

Esto implica comprender cómo identificar un problema de clasificación, visualizar datos usando visualización univariada y bivariada, extraer y preparar datos, construir modelos de clasificación y evaluar modelos, entre otras cosas. Algunos de los conceptos principales aquí son clasificadores lineales y no lineales.

5. Regresión lineal simple y múltiple

Para analizar las relaciones entre una variable independiente X y una variable dependiente Y, los modelos de regresión lineal son uno de los modelos estadísticos más básicos.

Es una forma de modelado matemático que le permite hacer predicciones y pronósticos sobre el valor de Y en función de varios valores de X.

Los modelos de regresión lineal simple y los modelos de regresión lineal múltiple son las dos formas principales de regresión lineal.

Palabras como coeficiente de correlación, línea de regresión, diagrama de residuos, ecuación de regresión lineal, etc., son importantes. Vea algunos ejemplos básicos de regresión lineal para comenzar.

6. K-vecino más cercano

El algoritmo N-vecino más cercano es un algoritmo de clasificación de datos que determina la probabilidad de que un punto de datos pertenezca a uno de varios grupos. Depende de la distancia entre el punto de datos y el grupo.
k-NN es uno de los mejores temas de ciencia de datos, ya que es uno de los métodos no paramétricos más importantes utilizados para la regresión y la clasificación.
Un científico de datos debe poder determinar vecinos, usar reglas de clasificación y elegir k, por nombrar algunas habilidades. Uno de los algoritmos de detección de anomalías y minería de texto más importantes es el vecino más cercano K.

7. Bayes ingenuo

El término "Naive Bayes" se refiere a un grupo de algoritmos de clasificación basados ​​en el Teorema de Bayes.
Naive Bayes es una técnica de aprendizaje automático que tiene varios usos importantes, incluida la detección de spam y la clasificación de documentos.
Hay varias variantes de Naive Bayes. Los más comunes son Naive Bayes multinomial, Bernoulli Naive Bayes y Binarized Multinomial Naive Bayes.

8. Árboles de clasificación y regresión (CART)

Los algoritmos de árboles de decisión juegan un papel importante en el modelado predictivo y los algoritmos de aprendizaje automático.

El árbol de decisión es una técnica de modelado predictivo utilizada en minería de datos, estadísticas y aprendizaje automático que construye modelos de clasificación o regresión en forma de árbol (de ahí los nombres de árboles de regresión y clasificación y árboles de decisión).

Se pueden utilizar tanto para datos categóricos como continuos.

Metodología del árbol de decisión CART, árboles de clasificación, árboles de regresión, dihotomisador interactivo, C4.5, C5.5, tocón de decisión, árbol de decisión condicional, M5 y otros términos y temas con los que debería estar familiarizado en esta área.

9. Regresión logística

La regresión logística, al igual que la regresión lineal, es uno de los temas y campos de la ciencia de datos más antiguos y explora la relación entre variables independientes y confiables.

Sin embargo, cuando la variable dependiente es dicotómica, utilizamos el análisis de regresión logística (binario).

Se pueden encontrar función sigmoidea, curva en forma de S, regresión logística múltiple con variables explicativas categóricas, regresión logística binaria múltiple con una combinación de predictores categóricos y continuos, y otras palabras.

10.Redes neuronales

Hoy en día, las redes neuronales son un gran éxito en el aprendizaje automático. Las redes neuronales (también conocidas como redes neuronales artificiales) son sistemas de hardware y software que simulan el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano.

El objetivo principal de desarrollar un sistema de neuronas artificiales es desarrollar sistemas que puedan ser entrenados para aprender patrones de datos y realizar funciones como clasificación, regresión, predicción, etc.

Las tecnologías de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, se utilizan para resolver problemas complejos de procesamiento de señales y reconocimiento de patrones. Las palabras clave aquí son perceptrón, retropropagación y Hopfield Network, que contribuyen a la definición y estructura de las redes neuronales.

Temas de ciencia de datos avanzada

Los temas enumerados anteriormente son algunos de los fundamentos de la ciencia de datos. Aquí hay una lista de temas más avanzados:

• Análisis discriminante
• reglas de asociación
• Análisis de conglomerados
• Series de tiempo
• Pronóstico basado en regresión
• Métodos de suavizado
• Marcas de tiempo y modelos financieros
• Detección de fraude
• Ingeniería de datos: Hadoop, MapReduce, Pregel.
• SIG y datos espaciales

¿Cuáles son sus materias favoritas en ciencia de datos? Deja un comentario con tus pensamientos.