基础知识(矩阵和代数基础等);
统计学(概率论、贝叶斯定理等);
编程;
机器学习;
文本挖掘 / 自然语言处理;
数据可视化;
大数据;
数据获取;
数据再加工(Data Munging);
工具箱。
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机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。
数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。
在机器学习中,支持向量机是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例,每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个,SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型,使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点,这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后,将新的实例映射到同一空间,并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
数据可视化被许多学科视为现代视觉传达的等价物。为了清晰有效地传递信息,数据可视化使用统计图形、图表、信息图和其他工具。数字数据可以使用点、线或条编码,以视觉传达定量消息。有效的可视化帮助用户对数据进行分析和推理。它使复杂的数据更容易理解和使用。用户可以根据特定的分析任务进行数据可视化,例如进行比较或理解因果关系,并且图形的设计原则(即,显示比较或显示因果关系)来进行可视化。表通常用于用户查找特定测量的地方,而各种类型的图表用于显示一个或多个变量的数据中的模式或关系。