Zgjedhja e një teme specifike për të filluar përgatitjen për shkencën e të dhënave mund të varet nga faktorë të ndryshëm, si njohuritë dhe përvoja juaj aktuale, interesat tuaja dhe qëllimet tuaja të karrierës. Sidoqoftë, këtu janë një tema thelbësore që janë themelore për shkencën e të dhënave.

Hyrje në Python:

  1. Bazat e Python (variablat, llojet e të dhënave, operatorët, strukturat e kontrollit)
  2. Funksionet dhe modulet
  3. Operacionet hyrëse/dalëse të skedarit

Manipulimi i të dhënave:

  1. NumPy: vargje, indeksime, operacione dhe transmetim
  2. Pandat: strukturat e të dhënave (Seria, DataFrame), pastrimi i të dhënave, manipulimi i të dhënave

Vizualizimi i të dhënave:

  1. Matplotlib: parcelat bazë (parcelat me vija, parcelat e shpërndarjes, parcelat me shirita)
  2. Seaborn: vizualizimi statistikor, komplotet kategorike, grafikët e regresionit
  3. Komploti: vizualizime interaktive

Analiza e të dhënave eksploruese (EDA):

  1. Statistika përshkruese
  2. Parapërpunimi i të dhënave
  3. Trajtimi i të dhënave që mungojnë
  4. Zbulimi i jashtëm

Analiza statistikore:

  1. Shpërndarjet e probabilitetit
  2. Testimi i hipotezave
  3. Modelimi statistikor (regresioni linear, regresioni logjistik)

Mësimi i makinerisë:

  1. Scikit-learn: algoritme mësimore të mbikëqyrura dhe të pambikëqyrura (klasifikimi, regresioni, grupimi)
  2. Vlerësimi dhe përzgjedhja e modelit
  3. Zgjedhja e veçorive dhe inxhinieria e veçorive

Nxjerrja e të dhënave:

  1. Rregullat e shoqatës
  2. Algoritmet e grupimit (K-means, DBSCAN)
  3. Reduktimi i dimensioneve (PCA, t-SNE)

Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP):

  1. Përpunimi paraprak i tekstit (tokenizimi, rrjedhja, lematizimi)
  2. Klasifikimi i tekstit
  3. Analiza e ndjenjave

Të mësuarit e thellë:

  1. Hyrje në rrjetet nervore
  2. TensorFlow ose PyTorch: ndërtimi dhe trajnimi i modeleve të mësimit të thellë
  3. Rrjetet neurale konvolucionale (CNN) për klasifikimin e imazheve
  4. Rrjetet nervore të përsëritura (RNN) për të dhënat e sekuencës

Përpunimi i të dhënave të mëdha:

  1. Apache Spark: llogaritja e shpërndarë, përpunimi i të dhënave
  2. Spark SQL: kërkimi i të dhënave të strukturuara
  3. Spark MLlib: mësimi i shkallëzueshëm i makinerive

Projektet e shkencës së të dhënave:

  1. Projektet e shkencës së të dhënave nga fundi në fund
  2. Puna me grupe të dhënash të botës reale
  3. Zhvillimi i zgjidhjeve të drejtuara nga të dhënat