Sujets de science des données que vous devez connaître

Sans aucun doute, les sujets et domaines de la science des données sont parmi les sujets commerciaux les plus courants aujourd'hui.

Les spécialistes du marketing, les cadres de niveau C, les financiers et autres, en plus des analystes de données et des experts en intelligence d'affaires, souhaitent améliorer leurs compétences et leurs connaissances en matière de données.

La science des données et le traitement des données, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, les réseaux de neurones et d'autres domaines relèvent tous du monde des données.

Sur cette page, nous avons compilé une liste de sujets de science des données de base et avancés pour vous aider à déterminer où vous devriez concentrer vos efforts.

De plus, ce sont des sujets d'actualité que vous pouvez utiliser comme guide pour vous aider à vous préparer aux questions d'entretien de travail en science des données.

À LIRE : Pourquoi la science des données est-elle importante ?

1. Exploration de données

Ceci n'est qu'un exemple d'un vaste sujet de science des données.

L'exploration de données est une procédure itérative permettant d'identifier des tendances dans de grands ensembles de données. L'apprentissage automatique, les statistiques, les systèmes de bases de données et d'autres approches et techniques sont inclus.

Les deux principaux objectifs de l'exploration de données sont d'identifier des modèles dans un ensemble de données et de créer des tendances et des relations afin de résoudre des problèmes.

La spécification du problème, la découverte des données, la planification des données, la modélisation, l'évaluation et la mise en œuvre sont les étapes générales du processus d'exploration de données.
Classification, prévisions, lois d'association, réduction de données, découverte de données, apprentissage supervisé et non supervisé, organisation d'ensembles de données, échantillonnage à partir d'ensembles de données, construction d'un modèle, etc. sont tous des mots utilisés dans l'exploration de données.

2. Visualisation des données

La présentation des données dans un format graphique est connue sous le nom de visualisation des données .

Il permet à tous les niveaux de décideurs de voir les données et les analyses affichées visuellement, leur permettant de repérer des modèles ou des tendances utiles.

Un autre sujet vaste est la visualisation des données, qui comprend l'interprétation et l'application de formes graphiques de base (telles que les graphiques linéaires, les graphiques à barres, les nuages ​​de points, les histogrammes, les diagrammes en boîte et à moustaches et les cartes thermiques).

Ces graphiques sont indispensables. Vous devez également en savoir plus sur les variables multidimensionnelles, comme l'ajout de variables et l'utilisation de couleurs, d'échelles, de formes et d'animations.

La manipulation est également un facteur ici. Les données doivent pouvoir être mises à l'échelle, zoomées, filtrées et agrégées. L'utilisation de visualisations avancées telles que les cartes et les arborescences est également une capacité souhaitable.

3. Méthodes et techniques de réduction dimensionnelle

La méthode de réduction de dimension consiste à transformer un grand ensemble de données en un ensemble de données plus petit qui offre des informations équivalentes dans un laps de temps plus court.

En d'autres termes, la réduction de la dimensionnalité est un ensemble de techniques et de méthodes d'apprentissage automatique et de statistiques permettant de réduire le nombre de variables aléatoires.
La réduction de dimension peut être accomplie en utilisant une variété de méthodes et de techniques.

Les valeurs manquantes, la faible variance, les arbres de décision, la forêt aléatoire, la corrélation élevée, l'analyse factorielle, l'analyse en composantes principales et l'élimination des caractéristiques en arrière sont parmi les plus courantes.

4. Classement

Une technique centrale d'exploration de données pour attribuer des catégories à une collection de données est la classification.

L'objectif est d'aider à la collecte d'analyses de données et de prévisions fiables.

L'une des techniques les plus importantes pour analyser efficacement un grand nombre d'ensembles de données est la classification.

L'un des sujets les plus brûlants de la science des données est la classification. Un scientifique des données doit être capable de résoudre divers problèmes commerciaux à l'aide d'algorithmes de classification.

Cela implique de comprendre comment identifier un problème de classification, visualiser des données à l'aide d'une visualisation univariée et bivariée, extraire et préparer des données, construire des modèles de classification et évaluer des modèles, entre autres. Certains des principaux concepts ici sont les classificateurs linéaires et non linéaires.

5. Régression linéaire simple et multiple

Pour analyser les relations entre une variable indépendante X et une variable dépendante Y, les modèles de régression linéaire sont l'un des modèles statistiques les plus élémentaires.

C'est une forme de modélisation mathématique qui vous permet de faire des prédictions et des pronostics sur la valeur de Y en fonction de diverses valeurs X.

Les modèles de régression linéaire simple et les modèles de régression linéaire multiple sont les deux principales formes de régression linéaire.

Des mots tels que coefficient de corrélation, ligne de régression, graphique résiduel, équation de régression linéaire, etc. sont importants. Consultez quelques exemples de régression linéaire de base pour commencer.

6. K-plus proche voisin

L'algorithme N-nearest-neighbor est un algorithme de classification de données qui détermine la probabilité qu'un point de données appartienne à l'un de plusieurs groupes. Cela dépend de la distance entre le point de données et le groupe.
k-NN est l'un des meilleurs sujets de science des données depuis qu'il s'agit de l'une des méthodes non paramétriques les plus importantes utilisées pour la régression et la classification.
Un spécialiste des données devrait être capable de déterminer les voisins, d'utiliser des règles de classification et de choisir k, pour ne citer que quelques compétences. L'un des algorithmes d'exploration de texte et de détection d'anomalies les plus importants est le K-plus proche voisin.

7. Bayes naïf

Le terme "Naive Bayes" fait référence à un groupe d'algorithmes de classification basés sur le théorème de Bayes.
Naive Bayes est une technique d'apprentissage automatique qui a un certain nombre d'utilisations importantes, notamment la détection de spam et la classification de documents.
Il existe différentes variantes de Naive Bayes. Les bayes naïfs multinomiaux, les bayes naïfs de Bernoulli et les bayes naïfs multinomiaux binarisés sont les plus courants.

8. Arbres de classification et de régression (CART)

Les algorithmes d'arbres de décision jouent un rôle important dans la modélisation prédictive et les algorithmes d'apprentissage automatique.

L'arbre de décision est une technique de modélisation prédictive utilisée dans l'exploration de données, les statistiques et l'apprentissage automatique qui construit des modèles de classification ou de régression sous la forme d'un arbre (d'où les noms d'arbres de régression et de classification et d'arbres de décision).

Ils peuvent être utilisés pour les données catégorielles et continues.

Méthodologie de l'arbre de décision CART, arbres de classification, arbres de régression, dihotomiseur interactif, C4.5, C5.5, souche de décision, arbre de décision conditionnel, M5, et d'autres termes et sujets que vous devriez connaître dans ce domaine.

9. Régression logistique

La régression logistique, comme la régression linéaire, est l'un des sujets et domaines les plus anciens de la science des données, et elle explore la relation entre les variables fiables et indépendantes.

Cependant, lorsque la variable dépendante est dichotomique, nous utilisons une analyse de régression logistique (binaire).

Fonction sigmoïde, courbe en forme de S, régression logistique multiple avec variables explicatives catégorielles, régression logistique binaire multiple avec une combinaison de prédicteurs catégoriques et continus, et d'autres mots peuvent être rencontrés.

10. Réseaux neuronaux

De nos jours, les réseaux de neurones connaissent un énorme succès dans l'apprentissage automatique. Les réseaux de neurones (également appelés réseaux de neurones artificiels) sont des systèmes matériels et logiciels qui simulent le fonctionnement des neurones du cerveau humain.

L'objectif principal du développement d'un système de neurones artificiels est de développer des systèmes qui peuvent être formés pour apprendre des modèles de données et exécuter des fonctions telles que la classification, la régression, la prédiction, etc.

Les technologies d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones sont utilisées pour résoudre des problèmes complexes de traitement du signal et de reconnaissance de formes. Les mots clés ici sont perceptron, rétropropagation et réseau de Hopfield, qui contribuent tous à la définition et à la structure des réseaux de neurones.

Sujets de science des données avancées

Les sujets énumérés ci-dessus font partie des principes fondamentaux de la science des données. Voici une liste de sujets plus avancés :

• Analyse discriminante
• Règles d'association
• L'analyse par grappes
• Des séries chronologiques
• Prévision basée sur la régression
• Méthodes de lissage
• Horodatage et modélisation financière
• Détection de fraude
• Ingénierie des données – Hadoop, MapReduce, Pregel.
• SIG et données spatiales

Quels sont vos sujets préférés en science des données ? Laissez un commentaire avec vos pensées.