Top 10 des concepts importants de science des données

Comprenez ces concepts afin de partager un vocabulaire commun avec les scientifiques des données.

1. Nettoyage des données : Le nettoyage des données est le processus d'identification et de correction ou de suppression des erreurs, des incohérences et des inexactitudes dans un jeu de données. Il s'agit d'une étape cruciale dans le pipeline de la science des données, car il garantit la qualité et la fiabilité des données.

2. Analyse exploratoire des données (AED) : L'AED est le processus d'analyse et de visualisation des données pour acquérir des connaissances et comprendre les modèles et les relations sous-jacents. Elle implique des techniques telles que les statistiques descriptives, la visualisation des données et l'analyse de corrélation.

3. Conception de caractéristiques : La conception de caractéristiques est le processus de création de nouvelles caractéristiques ou de transformation de caractéristiques existantes dans un jeu de données pour améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique. Elle implique des techniques telles que la codification des variables catégorielles, la mise à l'échelle des variables numériques et la création de termes d'interaction.

4. Algorithmes d'apprentissage automatique : Les algorithmes d'apprentissage automatique sont des modèles mathématiques qui apprennent des modèles et des relations à partir des données pour faire des prédictions ou des décisions. Certains algorithmes d'apprentissage automatique importants incluent la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support et les réseaux de neurones.

5. Évaluation et validation des modèles : L'évaluation et la validation des modèles impliquent l'évaluation des performances des modèles d'apprentissage automatique sur des données non vues. Elle inclut des techniques telles que la validation croisée, la matrice de confusion, la précision, le rappel, le score F1 et l'analyse de la courbe ROC.

6. Sélection de caractéristiques : La sélection de caractéristiques est le processus de sélection des caractéristiques les plus pertinentes dans un jeu de données pour améliorer les performances du modèle et réduire le surajustement. Elle implique des techniques telles que l'analyse de corrélation, l'élimination inverse, la sélection progressive et les méthodes de régularisation.

7. Réduction de la dimensionalité : Les techniques de réduction de la dimensionalité sont utilisées pour réduire le nombre de caractéristiques dans un jeu de données tout en préservant les informations les plus importantes. L'analyse en composantes principales (ACP) et la méthode t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) sont des techniques de réduction de la dimensionalité courantes.

8. Optimisation des modèles : L'optimisation des modèles implique l'affinage des paramètres et des hyperparamètres des modèles d'apprentissage automatique pour atteindre les meilleures performances. Des techniques telles que la recherche en grille, la recherche aléatoire et l'optimisation bayésienne sont utilisées pour l'optimisation des modèles.

9. Visualisation des données : La visualisation des données est la représentation graphique des données pour communiquer des connaissances et des modèles de manière efficace. Elle implique l'utilisation de graphiques, de tableaux et de tracés pour présenter les données de manière visuellement attrayante et compréhensible.

10. Analyse de données volumineuses : L'analyse de données volumineuses fait référence au processus d'analyse de grands et de complexes jeux de données qui ne peuvent pas être traités à l'aide de techniques de traitement de données traditionnelles. Elle implique des technologies telles que Hadoop, Spark et le calcul distribué pour extraire des connaissances de grandes quantités de données.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

AiUTOMATING PEOPLE, ABN ASIA a été fondée par des personnes ayant des racines profondes dans le milieu académique, avec une expérience professionnelle aux États-Unis, aux Pays-Bas, en Hongrie, au Japon, en Corée du Sud, à Singapour et au Vietnam. ABN ASIA est l'endroit où l'académie et la technologie rencontrent l'opportunité. Avec nos solutions de pointe et nos services de développement logiciel compétents, nous aidons les entreprises à se développer et à s'imposer sur la scène mondiale. Notre engagement : Plus vite. Mieux. Plus fiable. Dans la plupart des cas : moins cher également.

N'hésitez pas à nous contacter chaque fois que vous avez besoin de services informatiques, de conseils en matière de numérique, de solutions logicielles prêtes à l'emploi, ou si vous souhaitez nous envoyer des demandes de propositions (RFP). Vous pouvez nous contacter à l'adresse [email protected]. Nous sommes prêts à vous aider avec tous vos besoins technologiques.

© ABN ASIA