Bilmeniz gereken Veri Bilimi Konuları

Şüphesiz, veri bilimi konuları ve alanları günümüzün en yaygın iş konuları arasındadır.

Pazarlamacılar, üst düzey yöneticiler, finansörler ve diğerleri, veri analistleri ve iş zekası uzmanlarına ek olarak veri becerilerini ve bilgilerini geliştirmek istiyor.

Veri bilimi ve veri işleme, makine öğrenimi, yapay zeka, sinir ağları ve diğer alanların tümü veri dünyasının çatısı altına girer.

Bu sayfada, çabalarınızı nereye odaklamanız gerektiğini anlamanıza yardımcı olmak için temel ve ileri düzey veri bilimi konularının bir listesini derledik.

Ayrıca bunlar, veri bilimi çalışması mülakat sorularına hazırlanmanıza yardımcı olacak bir kılavuz olarak kullanabileceğiniz trend olan konulardır.

MUTLAKA OKUYUN: Veri Bilimi Neden Önemli?

1. Veri Madenciliği

Bu, geniş bir veri bilimi konusunun yalnızca bir örneğidir.

Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki eğilimleri belirlemek için yinelemeli bir prosedürdür. Makine öğrenimi, istatistik, veritabanı sistemleri ve diğer yaklaşımlar ve teknikler dahildir.

Veri madenciliğinin iki ana amacı, bir veri kümesindeki kalıpları belirlemek ve sorunları çözmek için eğilimler ve ilişkiler oluşturmaktır.

Problem belirleme, veri keşfi, veri planlama, modelleme, değerlendirme ve uygulama, veri madenciliği sürecinin genel aşamalarıdır.
Sınıflandırma, tahminler, birliktelik yasaları, veri indirgeme, veri keşfi, denetimli ve denetimsiz öğrenme, veri kümesi organizasyonu, veri kümelerinden örnekleme, model oluşturma vb. tüm bunlar veri madenciliğinde kullanılan kelimelerdir.

2. Veri görselleştirme

Verilerin grafik biçiminde sunulması, veri görselleştirme olarak bilinir. .

Her seviyedeki karar vericilerin, görsel olarak görüntülenen verileri ve analitiği görmelerini sağlayarak değerli kalıpları veya eğilimleri tespit etmelerine olanak tanır.

Diğer bir geniş konu, temel grafik formlarının (çizgi grafikleri, çubuk grafikler, dağılım grafikleri, histogramlar, kutu ve bıyık grafikleri ve ısı haritaları gibi) yorumlanmasını ve uygulanmasını içeren veri görselleştirmedir.

Bu grafikler olmazsa olmaz. Değişken ekleme ve renkleri, ölçeği, şekilleri ve animasyonları kullanma gibi çok boyutlu değişkenleri de öğrenmelisiniz.

Manipülasyon da burada bir faktördür. Veriler ölçeklendirilebilir, yakınlaştırılabilir, filtrelenebilir ve toplanabilir olmalıdır. Harita çizelgeleri ve ağaç haritaları gibi gelişmiş görselleştirmeleri kullanmak da arzu edilen bir yetenektir.

3. Boyut küçültme yöntem ve teknikleri

Boyut küçültme yöntemi, büyük bir veri kümesini, daha kısa sürede eşdeğer bilgiler sunan daha küçük bir veri kümesine dönüştürmeyi gerektirir.

Başka bir deyişle, boyutluluk azaltma, rastgele değişkenlerin sayısını azaltmak için bir dizi makine öğrenimi ve istatistik teknikleri ve yöntemidir.
Boyut küçültme, çeşitli yöntem ve teknikler kullanılarak gerçekleştirilebilir.

Eksik Değerler, Düşük Varyans, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Yüksek Korelasyon, Faktör Analizi, Temel Bileşen Analizi ve Geriye Doğru Özellik Eliminasyonu en yaygın olanlarıdır.

4. Sınıflandırma

Bir veri koleksiyonuna kategori atamak için merkezi bir veri madenciliği tekniği sınıflandırmadır.

Amaç, güvenilir veri analizi ve tahminlerinin toplanmasına yardımcı olmaktır.

Çok sayıda veri setini etkili bir şekilde analiz etmenin en önemli tekniklerinden biri sınıflandırmadır.

En sıcak veri bilimi konularından biri sınıflandırmadır. Bir veri bilimcisi, sınıflandırma algoritmalarını kullanarak çeşitli iş problemlerini çözebilmelidir.

Bu, diğer şeylerin yanı sıra bir sınıflandırma probleminin nasıl tanımlanacağını, tek değişkenli ve iki değişkenli görselleştirme kullanarak verilerin görselleştirilmesini, verilerin çıkarılmasını ve hazırlanmasını, sınıflandırma modellerinin oluşturulmasını ve modellerin değerlendirilmesini içerir. Buradaki ana kavramlardan bazıları doğrusal ve doğrusal olmayan sınıflandırıcılardır.

5. Basit ve çoklu doğrusal regresyon

Bağımsız bir X değişkeni ile bir bağımlı değişken Y arasındaki ilişkileri analiz etmek için doğrusal regresyon modelleri en temel istatistiksel modellerden biridir.

Çeşitli X değerlerine dayalı olarak Y'nin değeri hakkında tahminler ve tahminler yapmanızı sağlayan bir matematiksel modelleme şeklidir.

Basit doğrusal regresyon modelleri ve çoklu doğrusal regresyon modelleri, doğrusal regresyonun iki ana biçimidir.

Korelasyon katsayısı, regresyon çizgisi, kalıntı grafiği, lineer regresyon denklemi vb. gibi kelimeler önemlidir. Başlamak için bazı temel doğrusal regresyon örneklerine bakın.

6. K-en yakın komşu

N-en yakın komşu algoritması, bir veri noktasının birkaç gruptan birine ait olma olasılığını belirleyen bir veri sınıflandırma algoritmasıdır. Veri noktası ve grup arasındaki mesafeye bağlıdır.
k-NN, regresyon ve sınıflandırma için kullanılan en önemli parametrik olmayan yöntemlerden biri olduğu için en iyi veri bilimi konularından biridir.
Bir veri bilimcisi komşuları belirleyebilmeli, sınıflandırma kurallarını kullanabilmeli ve birkaç beceriyi belirtmek için k'yi seçebilmelidir. En önemli metin madenciliği ve anomali tespit algoritmalarından biri K-en yakın komşudur.

7. Naif Bayes

“Naive Bayes” terimi, Bayes Teoremine dayalı bir grup sınıflandırma algoritmasını ifade eder.
Naive Bayes, spam algılama ve belge sınıflandırma dahil olmak üzere bir dizi önemli kullanıma sahip bir makine öğrenimi tekniğidir.
Çeşitli Naive Bayes varyantları vardır. Çok terimli Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes ve Binarized Multinomial Naive Bayes en yaygın olanlarıdır.

8. Sınıflandırma ve regresyon ağaçları (CART)

Karar ağaçları algoritmaları, tahmine dayalı modelleme ve makine öğrenmesi algoritmalarında önemli bir rol oynamaktadır.

Karar ağacı, bir ağaç biçiminde sınıflandırma veya regresyon modelleri oluşturan veri madenciliği, istatistik ve makine öğreniminde kullanılan tahmine dayalı bir modelleme tekniğidir (dolayısıyla regresyon ve sınıflandırma ağaçları ve karar ağaçları olarak adlandırılır).

Hem kategorik hem de sürekli veriler için kullanılabilirler.

CART karar ağacı metodolojisi, sınıflandırma ağaçları, regresyon ağaçları, etkileşimli dihotomizer, C4.5, C5.5, karar kütüğü, koşullu karar ağacı, M5 ve bu alanda aşina olmanız gereken diğer terimler ve konular.

9. Lojistik regresyon

Lojistik regresyon, lineer regresyon gibi, en eski veri bilimi konularından ve alanlarından biridir ve güvenilir ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi araştırır.

Ancak, bağımlı değişken ikili olduğunda, lojistik regresyon analizini (ikili) kullanırız.

Sigmoid fonksiyon, S-şekilli eğri, kategorik açıklayıcı değişkenlerle çoklu lojistik regresyon, kategorik ve sürekli tahmin edicilerin bir kombinasyonu ile çoklu ikili lojistik regresyon ve diğer kelimelerle karşılaşılabilir.

10.Sinir Ağları

Günümüzde, sinir ağları makine öğreniminde büyük bir başarıdır. Sinir ağları (yapay sinir ağları olarak da bilinir), insan beyni nöronlarının işleyişini simüle eden donanım ve yazılım sistemleridir.

Yapay bir nöron sistemi geliştirmenin birincil amacı, veri kalıplarını öğrenmek ve sınıflandırma, regresyon, tahmin vb. işlevleri gerçekleştirmek için eğitilebilecek sistemler geliştirmektir.

Sinir ağları gibi derin öğrenme teknolojileri, karmaşık sinyal işleme ve örüntü tanıma problemlerini çözmek için kullanılır. Buradaki anahtar kelimeler, hepsi Sinir Ağlarının tanımına ve yapısına katkıda bulunan algılayıcı, geri yayılım ve Hopfield Ağı'dır.

İleri Veri Bilimi Konuları

Yukarıda listelenen konular, veri biliminin temellerinden bazılarıdır. İşte daha gelişmiş konuların bir listesi:

• Diskriminant analizi
• Birliktelik kuralları
• Küme analizi
• Zaman serisi
• Regresyona dayalı tahmin
• yumuşatma yöntemleri
• Zaman damgaları ve finansal modelleme
• Dolandırıcılık tespiti
• Veri mühendisliği – Hadoop, MapReduce, Pregel.
• CBS ve mekansal veriler

Veri biliminde en sevdiğiniz konular nelerdir? Düşüncelerinizle birlikte bir yorum bırakın.