«ASU Data Science MS» относится к программе магистра наук в области науки о данных, предлагаемой Университетом штата Аризона (ASU). В этой программе студенты получают знания и навыки в области науки о данных, включая анализ данных, машинное обучение, статистическое моделирование и визуализацию данных. Вот несколько методов, обычно используемых в науке о данных:

1. Предварительная обработка данных. Сюда входит очистка и преобразование необработанных данных, чтобы сделать их пригодными для анализа, включая обработку пропущенных значений, удаление выбросов и стандартизацию данных.

2. Исследовательский анализ данных (EDA). Методы EDA помогают понять данные посредством визуализации и статистических сводок. Он включает в себя выявление закономерностей, взаимосвязей и идей для дальнейшего анализа.

3. Алгоритмы машинного обучения. Ученые, работающие с данными, используют различные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов (SVM) и нейронные сети, для построения прогнозирующих моделей и принятия решений на основе данных.

4. Разработка функций. Сюда входит выбор, преобразование и создание соответствующих функций на основе доступных данных для повышения производительности моделей машинного обучения.

5. Оценка и выбор модели. Ученые, работающие с данными, оценивают эффективность различных моделей, используя такие показатели оценки, как точность, точность, полнота и показатель F1. Они выбирают наиболее подходящую модель, исходя из предметной области и требований к производительности.

6. Аналитика больших данных. Ученые, работающие с данными, работают с большими и сложными наборами данных, используя такие инструменты, как Apache Hadoop и Apache Spark, чтобы извлекать ценную информацию и выполнять масштабируемую обработку данных.

7. Обработка естественного языка (NLP). Методы NLP позволяют ученым анализировать и интерпретировать данные человеческого языка, включая анализ настроений, классификацию текста и генерацию языка.

8. Анализ временных рядов. Этот метод направлен на анализ и прогнозирование данных, собираемых с течением времени, таких как цены на акции, данные о погоде или тенденции продаж.

9. Снижение размерности. Ученые, работающие с данными, используют такие методы, как анализ главных компонентов (PCA) и t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE), чтобы уменьшить размерность многомерных наборов данных, сохранив при этом важную информацию.

10. Визуализация данных. Эффективные методы визуализации данных с использованием таких инструментов, как Matplotlib, Tableau или ggplot2, помогают донести идеи и закономерности данных до более широкой аудитории.