Основы, которые должен знать каждый специалист по данным
1. Программирование и манипулирование данными
Языки программирования: знание таких языков, как Python или R, для анализа и обработки данных.
Библиотеки и фреймворки: Знакомство с такими библиотеками, как NumPy, pandas и scikit-learn, для манипулирования данными, анализа и машинного обучения.
Очистка данных: методы очистки и предварительной обработки необработанных данных, обработка пропущенных значений и выбросов.
Преобразование данных: методы изменения формы, объединения и преобразования наборов данных.
2. Статистика и вероятность
Описательная статистика: понимание таких показателей, как среднее значение, медиана, мода, дисперсия и стандартное отклонение.
Инференциальная статистика: Знание проверки гипотез, доверительных интервалов и p-значений.
Распределения вероятностей: понимание распространенных распределений, таких как нормальное, биномиальное и распределение Пуассона.
Выборка: методы случайной выборки и их последствия.
3. Визуализация данных
Библиотеки визуализации: знание таких библиотек, как Matplotlib, Seaborn и Plotly, для создания информативных графиков.
Представление данных: способность представлять данные визуально для эффективной передачи информации.
Типы графиков: Знакомство с различными типами графиков, такими как гистограммы, гистограммы, точечные диаграммы и тепловые карты.
4. Концепции машинного обучения
Обучение под учителем: понимание проблем классификации и регрессии, обучение модели и оценка.
Обучение без учителя: знание методов кластеризации и уменьшения размерности.
Оценка модели: такие показатели, как точность, точность, отзыв, показатель F1 и такие методы, как перекрестная проверка.
5. Разработка функций
Выбор функций: методы выбора соответствующих функций для обучения модели.
Извлечение функций: методы создания новых функций из существующих данных.
Масштабирование функций: нормализация и стандартизация функций для эффективного обучения модели.
6. Выбор модели и обучение
Типы моделей: осведомленность о различных алгоритмах машинного обучения, таких как деревья решений, SVM, нейронные сети и т. д.
Настройка гиперпараметров: методы оптимизации производительности модели с использованием гиперпараметров.
Переоснащение и недостаточное оснащение: понимание этих проблем и методов их решения.
7. Оценка и проверка
Разделение обучения и тестирования: разделение данных для обучения и тестирования производительности модели.
Перекрестная проверка: такие методы, как перекрестная проверка в k-кратном размере, для оценки обобщения модели.
Компромисс между смещением и дисперсией: баланс сложности модели, чтобы избежать недостаточного и переобучения.
8. Этика данных и конфиденциальность
Конфиденциальность данных: понимание правил конфиденциальности и методов защиты конфиденциальных данных.
Предвзятость и справедливость: Осознание потенциальных предвзятостей в данных и моделях, а также стратегии по их смягчению.
9. Большие данные и облачные платформы
Распределенные вычисления: базовые знания таких инфраструктур, как Hadoop и Spark, для обработки больших наборов данных.
Облачные сервисы: знание облачных платформ, таких как AWS, GCP или Azure, для масштабируемой обработки данных.