Essas técnicas cobrem a maioria dos dados que os cientistas e profissionais relacionados estão usando em suas atividades diárias, quer eles usem soluções oferecidas por um fornecedor ou se eles criam ferramentas proprietárias. Quando você clica em qualquer um dos 40 links abaixo, você encontrará uma seleção de artigos relacionados à entrada em questão. A maioria desses artigos é difícil de encontrar com uma pesquisa do Google, por isso, de certa forma, isso lhe dá acesso à literatura escondida sobre ciência dos dados, aprendizado de máquinas e ciência estatística. Muitos desses artigos são fundamentais para a compreensão da técnica em questão, e vem com mais referências e código fonte. (Fonte: BI com Vatapá)
As 45 técnicas de ciência de dados:
- Regressão linear
- Regressão Logística
- Regressão Jackknife *
- Estimativa de densidade
- Intervalo de confiança
- Teste de Hipóteses
- Reconhecimento de padrões
- Clustering – (também conhecido como Learning não supervisionado)
- Aprendizagem supervisionada
- Série de tempo
- Árvores de decisão
- Números aleatórios
- Simulação de Monte-Carlo
- Estatísticas Bayesianas
- Bayes nao
- Análise de componentes principais – (PCA)
- Conjuntos
- Redes neurais
- Support Vector Machine – (SVM)
- Vizinhos mais próximos – (k-NN)
- Seleção de características – (também conhecido como Redução de variável)
- Indexação / Catalogação *
- (Geo-) Modelagem espacial
- Recomendação Engine *
- Search Engine *
- Modelagem de Atribuição *
- Filtragem colaborativa *
- Sistema de Regra
- Análise de ligação
- Regras da Associação
- Motor de pontuação
- Segmentação
- Modelagem Preditiva
- Gráficos
- Aprendizagem profunda
- Teoria do jogo
- Imputação
- Análise de sobrevivência
- Arbitragem
- Modelagem de elevação
- Otimização de rendimento
- Validação cruzada
- Montagem de modelo
- Algoritmo de Relevância *
- Design experimental
Vejam também:
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