اصطلاحات مهم در علم داده: راهنمای مبتدیان

علم داده یکی از حوزه‌های پرطرفدار و حیاتی در دنیای مدرن است. در این راهنما، شما را با برخی از اصطلاحات کلیدی در این حوزه آشنا می‌کنیم. یادگیری این مفاهیم می‌تواند به درک بهتر اصول و پیشرفت در زمینه علم داده کمک کند.

1. مجموعه داده (Dataset)

مجموعه داده‌ها شامل داده‌های خامی است که به عنوان پایه‌ای برای تحلیل استفاده می‌شوند. این داده‌ها معمولاً به شکل ردیف‌ها (نمونه‌ها) و ستون‌ها (ویژگی‌ها) سازماندهی می‌شوند.

2. مرتب‌سازی داده‌ها (Data Wrangling)

مرتب‌سازی داده‌ها فرآیندی است که طی آن داده‌های خام پاکسازی، تبدیل و سازماندهی می‌شوند تا به فرمتی برسند که بیشتر قابل استفاده و آماده برای تحلیل باشد.

3. تصویری‌سازی داده‌ها (Data Visualization)

تصویری‌سازی داده‌ها به نمایش داده‌ها در قالب نمودارها و گراف‌ها گفته می‌شود. این کار برای کشف الگوها و بینش‌های مهم از داده‌ها بسیار مؤثر است.

4. نقاط پرت (Outliers)

نقاط پرت داده‌هایی هستند که به طور قابل توجهی با سایر مشاهدات تفاوت دارند. این نقاط می‌توانند تغییرپذیری در داده‌ها یا خطاها را نشان دهند.

5. جایگزینی داده‌ها (Data Imputation)

در این روش، مقادیر از دست رفته در مجموعه داده با استفاده از تکنیک‌هایی مانند جایگزینی میانگین یا مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده پر می‌شوند.

6. مقیاس‌دهی داده‌ها (Data Scaling)

مقیاس‌دهی داده‌ها به تنظیم محدوده ویژگی‌های مختلف در مجموعه داده‌ها اشاره دارد. این کار باعث می‌شود که داده‌ها در یک مقیاس مشابه قرار گیرند و برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین مفیدتر باشند.

7. تقسیم‌بندی داده‌ها (Data Partitioning)

تقسیم‌بندی داده‌ها یعنی تقسیم یک مجموعه داده به بخش‌های مختلف، از جمله مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون. این تقسیم‌بندی به بهبود ساخت و ارزیابی مدل‌ها کمک می‌کند.

8. مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)

مهندسی ویژگی‌ها به ایجاد یا اصلاح ویژگی‌های موجود در داده‌ها اشاره دارد. این کار به بهبود عملکرد مدل‌ها کمک می‌کند و درک بهتری از الگوهای داده‌ها ایجاد می‌کند.