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.