Структуры данных и алгоритмы, которые должны знать профессионалы в области науки о данных

Поскольку мы живем в эпоху данных, полезно ознакомиться с лучшими способами обработки и организации информации. Что еще более важно, если вы хотите стать инженером-программистом или связанной с ним профессией в области науки о данных, вам необходимо понимать такие концепции, как структура данных и алгоритмы.

Мы собираемся изучить концепции структур данных и алгоритмов, включая их определения, важность, основы структур данных и алгоритмов, а также идеи по изучению структур данных и алгоритмов. Начнем наше исследование с некоторых определений.

Что такое структура данных?

Короткий ответ: структура данных — это особое средство организации данных в системе для доступа и использования.

Развернутый ответ: структура данных представляет собой сочетание организации, управления, поиска и хранения данных, объединенных в один формат, обеспечивающий эффективный доступ и модификацию. Он собирает значения данных, отношения, которые они разделяют, а также применимые функции или операции.

Вот реальный пример. Если вы пойдете в библиотеку и захотите найти книгу по военной истории 20-го века, вам следует пойти в раздел «История». Оттуда вы найдете место, отведенное для военной истории, а затем просматриваете книги, отсортированные в хронологическом порядке, пока не найдете 20-й век. Теперь считайте книги своими данными, а библиотечный метод сортировки книг — структурой данных, и все готово!

Почему структура данных важна?

Цифровой мир с каждым годом обрабатывает все больший объем данных. В соответствии с Форбсежедневно генерируется 2,5 квинтиллиона байт данных. За предыдущие два года мир создал более 90 процентов существующих данных в 2018 году! Интернет вещей (IoT) несет ответственность за значительную часть этого взрыва данных.

Структуры данных необходимы для управления огромными объемами генерируемых данных и являются решающим фактором повышения эффективности алгоритмов.

Наконец, поскольку почти все программные приложения используют структуры данных и алгоритмы, ваш путь образования должен включать изучение структур данных и алгоритмов, если вы хотите сделать карьеру специалиста по данным или программиста. Интервьюерам нужны квалифицированные кандидаты, которые понимают, как использовать структуры данных и алгоритмы, поэтому чем больше вы знаете об этих концепциях, тем более комфортно и уверенно вы будете отвечать на вопросы собеседования по структурам данных.

Если вы хотите облегчить свой путь в качестве специалиста по анализу данных, ознакомьтесь с нашей программой по науке о данных Калифорнийского технологического института, разработанной в сотрудничестве с Caltech CTME и IBM.

Что такое алгоритм?

Алгоритм — это набор хорошо продуманных пошаговых инструкций, предназначенных для решения проблемы или выполнения конкретной задачи. Задача может быть простой, например умножение двух чисел, или более сложной операцией, например воспроизведение музыкального файла. В контексте компьютерного программирования алгоритмы часто создаются как функции.

Иногда вы слышите, как люди говорят об алгоритмах в контексте социальных сетей и рекламы. Например, предположим, что однажды вы находитесь в сети и ищете в Google кожаные перчатки. Вы получаете свои результаты и, чувствуя, что чего-то достигли, делаете перерыв и смотрите, есть ли кто-нибудь из ваших друзей на Facebook. Зайдя в систему, вы оказываетесь лицом к лицу с рекламой перчаток в Facebook! Что дает? Это алгоритм, работающий в цифровом маркетинге, который автоматизирует задачу показа вам рекламы на основе ваших предыдущих поисков.

Когда вы поймете, как изучать структуры данных, имейте в виду, что они делятся на базовые и расширенные структуры данных.

Общие структуры данных и алгоритмы

Ученые, работающие с данными, часто полагаются на основной набор структур данных и алгоритмов для эффективного анализа данных и решения проблем. Понимание этих основ может существенно повлиять на вашу способность эффективно обрабатывать и анализировать данные. Вот список основных структур данных и алгоритмов, которые должен знать каждый специалист по данным:

Структуры данных

1. Массивы и списки: необходимы для хранения коллекций данных. Размер массивов фиксирован, а списки могут динамически увеличиваться.
2. Связанные списки: состоят из узлов, которые вместе представляют последовательность. Каждый узел содержит данные и ссылку на следующий узел в последовательности. Полезно для эффективной вставки и удаления.
3. Стеки и очереди. Стеки следуют принципу «Последний пришел — первый обслужен» (LIFO), а очереди — принципу «Первым пришел — первым обслужен» (FIFO). Оба имеют решающее значение для управления данными в определенном порядке.
4. Хэш-таблицы: реализуйте сопоставление ключей со значениями, повышая эффективность поиска данных. Отлично подходит для операций поиска и индексирования данных.
5. Деревья, особенно деревья двоичного поиска. Деревья представляют собой иерархические данные, а деревья двоичного поиска позволяют эффективно искать, вставлять и удалять данные.
6. Графы: представляют сети узлов, соединенных ребрами. Крайне важно для моделирования отношений и сетей, включая социальные сети, транспортные сети и деревья зависимостей.
7. Кучи: особый тип двоичного дерева, в котором родительский узел либо больше, либо равен (максимальная куча), либо меньше или равен (минимальная куча) его дочерних узлов. Полезно для реализации приоритетных очередей.

Алгоритмы

1. Алгоритмы сортировки: такие как QuickSort, MergeSort и BubbleSort. Сортировка лежит в основе многих задач обработки данных.
2. Алгоритмы поиска: включая двоичный поиск (эффективный для отсортированных данных), поиск в глубину (DFS) и поиск в ширину (BFS) для обхода деревьев и графов.
3. Динамическое программирование: метод решения сложных задач путем разбиения их на более простые подзадачи. Он используется в различных задачах, включая оптимизацию алгоритмов анализа данных.
4. Жадные алгоритмы: делайте локально оптимальный выбор на каждом этапе, чтобы найти глобальный оптимум. Полезно в задачах оптимизации.
5. Алгоритмы графов: к ним относятся алгоритм Дейкстры для поиска кратчайших путей, алгоритм Крускала или Прима для минимальных остовных деревьев и алгоритмы сетевых потоков.
6. Алгоритмы машинного обучения. Понимание структур данных, лежащих в основе моделей машинного обучения (например, деревьев решений, нейронных сетей), имеет решающее значение для эффективной науки о данных.
7. Алгоритмы хеширования: используются для эффективного поиска данных, криптографических приложений и дедупликации данных.
8. Обходы деревьев. Обходы по порядку, по порядку, по порядку и по порядку необходимы для обработки данных, хранящихся в деревьях.

Методы поиска структуры данных (также известные как алгоритмы)

Когда мы говорим о методах поиска в структурах данных, мы имеем в виду алгоритмы поиска, поскольку ученые, работающие с данными, используют алгоритмы для проведения поиска данных. Вот почему любой начинающий аналитик данных или ученый, работающий с данными, должен ознакомиться с двумя основными алгоритмами поиска: бинарным и линейным.

Линейный

Алгоритм линейного поиска предполагает проверку каждого элемента во входном файле данных, пока не будет найден правильный. Это называется линейным поиском, поскольку время поиска точно соответствует количеству элементов в вашем поиске, например, 40 элементов/вход = 40 проверок/сложность. Линейный поиск также называется последовательным поиском, поскольку массив или список просматриваются последовательно, проверяя каждый элемент.

Например, если вы ищете своего друга Стива в очереди в кино, вы идете по очереди, рассматривая каждое лицо, пока не найдете Стива. Это линейный поиск.

Двоичный

Алгоритм двоичного поиска делит входные данные на две части (отсюда и умное название «двоичный»), пока не найдет нужный элемент. В одной половине есть желаемый элемент поиска, а в другой половине — нет. Алгоритм продолжает процесс до тех пор, пока разделенный элемент не станет искомым элементом. Считайте это очень организованной и дисциплинированной версией процесса исключения. Бинарный поиск также называют интервальным поиском.

Бинарный поиск выполняется быстрее, чем линейный, но он работает только с упорядоченными последовательностями. Снова используя вашего друга Стива, предположим, что рост Стива 5 футов 10 дюймов. Все в очереди в кинотеатре стоят в восходящем порядке слева направо (кто знает, может, у сотрудников кинотеатра ОКР). Вы выбираете среднего человека в очереди, рост которого составляет 5 футов 6 дюймов, и устраняете его и всех, кто находится слева от него. Вы только что сократили поле поиска вдвое. Затем вы выбираете среднего человека из остатка в правой части и продолжаете повторять это, пока, наконец, не найдете Стива. Мы понятия не имеем, почему Стив не заговорил раньше и не избавил вас от проблем. Может быть, Стив придурок. Или, возможно, он хочет научить вас алгоритмам двоичного поиска.

Подводя итог, можно сказать, что двоичный поиск быстрее и эффективнее, но список информации должен быть отсортирован. Если вам нужно искать в беспорядочных, неорганизованных данных, выберите линейный подход. В противном случае придерживайтесь двоичного поиска.

Помимо линейного и бинарного поиска, доступно множество других типов поиска. Например:

• Поиск в ширину
• Поиск в глубину
• Экспоненциальный поиск
• Поиск Фибоначчи
• Интерполяционный поиск
• Перейти к поиску
• Поиск по подсписку (поиск связанного списка в другом списке)
• Рекурсивная функция для поиска подстроки
• Рекурсивная программа для линейного поиска элемента в определенном массиве
• Повсеместный двоичный поиск
• Пример неограниченного двоичного поиска (найдите точку, в которой монотонно возрастающая функция с первого раза становится положительной)

Алгоритмы сортировки

Сортировка, также известная как упорядочивание, — одна из наиболее распространенных задач программирования, которую ожидают от разработчиков. При сортировке ваши неорганизованные данные помещаются в структурированную форму, что позволяет использовать двоичный поиск. Неудивительно, что специалисты по обработке данных много работают над поиском и сортировкой.

Вот некоторые из наиболее популярных алгоритмов сортировки:

• Сортировка слиянием
• Быстрая сортировка
• пирамидальная сортировка
• Интросорт
• Сортировка вставками
• Пузырьковая сортировка/сортировка выбором

Более пристальный взгляд на два ценных метода поиска данных

Вот два основных инструмента, которые можно использовать в мире структур данных и алгоритмов.

Динамическое программирование (ДП)

Если вы столкнулись с масштабной, громоздкой проблемой программирования, которая грозит вас задавить, используйте динамическое программирование. DP берет за основу старую загадку: «Как съесть целого слона?» Ответ: «По кусочку за раз!» Динамическое программирование разбивает большую проблему на множество более мелких проблем. Каждый раз, когда DP решает подзадачу, он сохраняет результаты. В конце концов, DP объединяет все сохраненные результаты, чтобы решить большую проблему.

Сопоставление строкового шаблона

Вместо поиска конкретного предмета вы ищете закономерность, обнаруженную в группе предметов. Эти совпадения с шаблонами помогают сузить поиск.

Лучший путь для профессионала в области науки о данных

Теперь, когда вы выдержали поток информации, связанной с наукой о данных, и технического жаргона, вы, вероятно, задаетесь вопросом, куда двигаться дальше. Хотите верьте, хотите нет, но существует рекомендуемый путь для профессионалов в области обработки данных и программирования.

Во-первых, освойте поиск и сортировку, особенно линейную и двоичную в первом случае, а также SortMerge и QuickSort во втором. Если вы освоите их, вы уже освоите основы и сможете хорошо зарекомендовать себя в программировании и анализе данных.

Продолжите эти первоначальные темы с помощью динамического программирования, обхода графа (поиск в ширину и поиск в глубину), сопоставления строковых шаблонов и деревьев.

Наконец, постепенно измените свой взгляд на решение реальных проблем, переходя к представлению пошаговых ответов и сводя сложные сценарии к простым структурам данных. Если вы будете развивать этот образ мышления, программирование станет для вас интуитивно понятным делом.

Продвигайте свою карьеру с помощью правильной программы

По данным Indeed, специалист по данным зарабатывает в среднем 122 488 долларов США в год. Продолжается нехватка специалистов по даннымпоэтому о спросе не может быть и речи. Оно есть и в ближайшее время не исчезнет. Итак, если вы хотите сделать карьеру в области передовых наук о данных, которая предлагает отличное вознаграждение и впечатляющую гарантию занятости, ознакомьтесь с лучшими курсами ниже и зарегистрируйтесь сегодня:

Как стать лучшим специалистом по данным?

Если вы уже являетесь специалистом по данным и хотите повысить свою квалификацию, или новичком, который хочет заняться структурами данных и алгоритмами, у Simplilearn есть все, что вам нужно для достижения ваших целей.

Программа последипломного образования в области науки о данных, проводимая в сотрудничестве с IBM, представляет собой эксклюзивную программу от Simplilearn, которая повысит вашу карьеру в области науки о данных. Вы пройдете обучение мирового уровня в области науки о данных от уважаемого лидера отрасли по самым востребованным навыкам науки о данных и машинного обучения. Учебный курс дает вам практическое представление о ключевых технологиях, включая R, Python, Tableau, Hadoop и Spark, и это лучший способ изучить структуры данных и алгоритмы.

Опытным специалистам по обработке данных необходимо идти в ногу со временем и поддерживать свои навыки в актуальном состоянии. Вот почему магистерская программа является идеальным ресурсом для ИТ-специалистов, позволяющим им участвовать в потенциально ценном повышении квалификации. В конце концов, учитывая быстрый темп развития технологий, не бывает знания слишком многого.