Структуры данных и алгоритмы, которые должны знать специалисты по науке о данных

Поскольку мы живем в эпоху данных, неплохо бы ознакомиться с лучшими способами обработки и организации информации. Что еще важнее, если вы хотите стать инженером-программистом или специалистом в смежной области науки о данных, вам необходимо понимать такие концепции, как структура данных и алгоритмы.

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

Что такое структура данных?

Короткий ответ: структура данных — это особый способ организации данных в системе для доступа и использования.

Длинный ответ: структура данных — это смесь организации данных, управления, поиска и хранения, объединенных в один формат, который обеспечивает эффективный доступ и изменение. Она собирает значения данных, их отношения и применимые функции или операции.

Вот пример из реальной жизни. Если вы идете в библиотеку и хотите найти книгу по военной истории 20-го века, вы идете в раздел «История». Оттуда вы находите выделенную область, отведенную для военной истории, затем просматриваете книги, отсортированные в хронологическом порядке, пока не найдете 20-й век. Теперь рассматривайте книги как свои данные, а метод сортировки книг в библиотеке как структуру данных, и все готово!

Почему важна структура данных?

Цифровой мир обрабатывает все больше данных с каждым годом. Согласно Форбсежедневно генерируется 2,5 квинтиллиона байт данных. Более 90 процентов существующих данных в 2018 году были созданы в мире за предыдущие два года! Интернет вещей (IoT) несет ответственность за значительную часть этого взрыва данных.

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

Наконец, поскольку почти все программные приложения используют структуры данных и алгоритмы, ваш образовательный путь должен включать изучение структуры данных и алгоритмов, если вы хотите построить карьеру в качестве специалиста по данным или программиста. Интервьюерам нужны квалифицированные кандидаты, которые понимают, как использовать структуры данных и алгоритмы, поэтому чем больше вы знаете о концепциях, тем комфортнее и увереннее вы будете отвечать на вопросы интервью по структуре данных.

Если вы хотите облегчить себе путь в качестве специалиста по данным, ознакомьтесь с нашей программой Caltech Data Science, разработанной совместно с Caltech CTME и IBM.

Что такое алгоритм?

Алгоритм — это набор хорошо продуманных пошаговых инструкций, предназначенных для решения проблемы или выполнения определенной задачи. Задача может быть такой простой, как 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, скажем, однажды вы находитесь в сети и проводите поиск в Google по запросу кожаные перчатки. Вы получаете результаты и, чувствуя, что чего-то добились, делаете перерыв и смотрите, есть ли кто-нибудь из ваших друзей на Facebook. Когда вы входите в систему, вы оказываетесь лицом к лицу с рекламой перчаток на Facebook! Что это дает? Это алгоритм, работающий в цифровом маркетинге, автоматизирующий задачу показа вам рекламы на основе ваших предыдущих поисков.

Когда вы пытаетесь изучить структуры данных, помните, что они делятся на базовые и расширенные.

Общие структуры данных и алгоритмы

Специалисты по данным часто полагаются на базовый 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. Массивы имеют фиксированный размер, тогда как 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. Полезны для эффективной вставки и удаления.
3. Стеки и очереди: Стеки следуют принципу Last In, First Out (LIFO), тогда как очереди следуют принципу First In, First Out (FIFO). Оба играют ключевую роль в управлении данными в определенном порядке.
4. Хэш-таблицы: реализуют сопоставления ключей со значениями, делая извлечение данных эффективным. Отлично подходят для операций поиска и индексации данных.
5. Деревья, особенно бинарные деревья поиска: Деревья представляют иерархические данные, а бинарные деревья поиска позволяют эффективно выполнять поиск, вставку и удаление данных.
6. Графы: представляют сети узлов, соединенных ребрами. Имеют решающее значение для моделирования отношений и сетей, включая социальные сети, транспортные сети и деревья зависимостей.
7. Кучи: особый тип двоичного дерева, где родительский узел либо больше или равен (max heap), либо меньше или равен (min-heap) своим дочерним узлам. Полезно для реализации приоритетных очередей.

Алгоритмы

1. Алгоритмы сортировки: такие как QuickSort, MergeSort и BubbleSort. Сортировка является основой для многих задач обработки данных.
2. Алгоритмы поиска: включая двоичный поиск (эффективен 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. Используется в различных задачах, включая оптимизацию алгоритмов для анализа данных.
4. Жадные алгоритмы: делают локально оптимальный выбор на каждом этапе, чтобы найти глобальный оптимум. Полезно в задачах оптимизации.
5. Графовые алгоритмы: к ним относятся алгоритм Дейкстры для кратчайших путей, алгоритм Краскала или Прима для минимальных остовных деревьев, а также 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 извлечения данных, криптографических приложений и дедупликации данных.
8. Обходы деревьев: прямой, прямой, обратный и уровневый обходы необходимы для обработки данных, хранящихся в деревьях.

Методы поиска структуры данных (также известные как алгоритмы)

Когда мы говорим о методах поиска структуры данных, мы имеем в виду алгоритмы поиска, поскольку специалисты по данным используют алгоритмы для проведения поиска данных. Вот почему любой начинающий аналитик данных или специалист по данным должен ознакомиться с двумя основными алгоритмами поиска: бинарным и линейным.

Линейный

Алгоритм линейного поиска подразумевает проверку каждого элемента в файле входных данных, пока не будет найден нужный. Он называется линейным поиском, потому что время поиска точно соответствует количеству элементов в вашем поиске, например, 40 элементов/вход = 40 проверок/сложность. Линейный поиск также называется последовательным поиском, потому что массив или список обходят последовательно, проверяя каждый элемент.

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

Двоичный

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

Двоичный поиск быстрее линейного, но он работает только с упорядоченными последовательностями. Снова используя вашего друга Стива, предположим, что Стив ростом 5 футов 10 дюймов. Все в очереди в театре стоят в порядке возрастания роста слева направо (кто знает, может быть, у персонала кинотеатра ОКР). Вы выбираете среднего человека в очереди, который ростом 5 футов 6 дюймов, и исключаете его и всех, кто слева от него. Вы только что сократили свое поле поиска пополам. Затем вы выбираете среднего человека из этого остатка с правой стороны и продолжаете повторять это, пока, наконец, не найдете Стива. Мы понятия не имеем, почему Стив не заговорил раньше и не избавил вас от хлопот. Может быть, Стив придурок. Или, может быть, он хочет научить вас алгоритмам бинарного поиска.

Подводя итог, можно сказать, что бинарный поиск быстрее и эффективнее, но список информации должен быть отсортирован. Если вам нужно искать в запутанных, неорганизованных данных, выберите линейный подход. В противном случае придерживайтесь бинарного 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 в подсписке (поиск связанного списка в другом списке)
• Рекурсивная функция для поиска подстроки
• Рекурсивная программа для проведения линейного поиска элемента в определенном массиве
• Повсеместный бинарный поиск
• Пример неограниченного бинарного поиска (Найти точку, в которой монотонно возрастающая функция впервые становится положительной)

Алгоритмы сортировки

Сортировка, также известная как упорядочивание, является одной из наиболее распространенных задач программирования, ожидаемых от разработчиков. Упорядочивание берет ваши неорганизованные данные и помещает их в структурированную форму, что позволяет использовать бинарный поиск. Неудивительно, что специалисты по данным много работают с поиском и сортировкой.

Вот некоторые из наиболее популярных алгоритмов сортировки:

• Сортировка слиянием
• Быстрая сортировка
• Пирамидальная сортировка
• Введение
• Сортировка вставкой
• Сортировка пузырьком/выбором

Более подробный обзор двух ценных методов поиска данных

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

Динамическое программирование (ДП)

Если вы застряли на большой, громоздкой проблеме программирования, которая грозит вас подавить, используйте динамическое программирование. DP берет свое начало из старой загадки: «Как съесть целого слона?» Ответ: «По одному укусу за раз!» Динамическое программирование разбивает большую проблему на множество меньших проблем. Каждый раз, когда DP решает подзадачу, он сохраняет результаты. В конце концов, DP объединяет все сохраненные результаты, чтобы решить большую проблему.

Сопоставление шаблонов строк

Вместо поиска конкретного элемента вы ищете шаблон, найденный в группе элементов. Эти соответствия шаблону 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 идти дальше. Хотите верьте, хотите нет, но для специалистов по науке о данных/программированию ПО есть рекомендуемый путь.

Сначала освойте Поиск и Сортировку, особенно Линейную и Двоичную в первом случае, а также СортировкуСлияние и Быструю сортировку во втором. Если вы освоите их, то вы уже освоили основы и можете хорошо себя зарекомендовать в программировании и анализе данных.

Продолжайте изучение этих начальных тем с помощью динамического программирования, обхода графа (поиск в ширину и поиск в глубину), сопоставления строковых шаблонов и деревьев.

Наконец, постепенно меняйте свою точку зрения на решение реальных проблем, переходя к представлению пошаговых ответов и сокращению сложных сценариев до простых структур данных. Если вы будете развивать этот образ мышления, программирование станет для вас интуитивно понятным занятием.

Развивайте свою карьеру с помощью правильной программы

По данным Indeed, средний годовой доход специалиста по данным составляет 122 488 долларов США. Наблюдается постоянная тенденция нехватка специалистов по даннымпоэтому нет никаких сомнений в спросе. Он есть, и он не исчезнет в ближайшее время. Так что, если вы хотите карьеру в передовой науке о данных, которая предлагает отличные вознаграждения и впечатляющую гарантию занятости, ознакомьтесь с лучшими курсами ниже и запишитесь сегодня:

Как стать лучшим специалистом по анализу данных?

Если вы уже являетесь специалистом по обработке данных и хотите повысить свою квалификацию, или новичок, желающий освоить сферу структур данных и алгоритмов, в Simplilearn есть все необходимое для достижения ваших целей.

Программа последипломного образования в области науки о данных, проводимая совместно с IBM, является эксклюзивной программой Simplilearn, которая ускорит вашу карьеру в области науки о данных. Вы пройдете обучение по науке о данных мирового класса у уважаемого лидера отрасли по самым востребованным навыкам в области науки о данных и машинного обучения. Учебный курс дает вам практический опыт работы с ключевыми технологиями, включая R, Python, Tableau, Hadoop и Spark, и это лучший способ изучить структуры данных и алгоритмы.

Устоявшимся специалистам по данным необходимо оставаться в курсе событий и поддерживать свои навыки в актуальном состоянии. Вот почему магистерская программа — идеальный ресурс для ИТ-специалистов, чтобы получить потенциально ценное повышение квалификации. В конце концов, учитывая быстрый темп развития технологий, слишком много знать невозможно.