Știința datelor facilitează utilizarea profitabilă a petaocteților de date de către inteligenți, companii, instituții financiare, centre de sănătate și multe altele. Și știința datelor este alimentată de disciplina matematică, statistica. Prin urmare, învățați statistici pentru știința datelor pentru a deveni un om de știință a datelor de succes.
Acest articol prezintă câteva resurse video faimoase, succinte și concise și cursuri online care vă vor ajuta să învățați fără efort statisticile științei datelor. Citiți mai departe pentru a face un pas înainte în călătoria dvs. în domeniul științei datelor.
Cuprins
De ce ar trebui să înveți statistici pentru știința datelor?
Site-urile web și aplicațiile colectează volume enorme de date în fiecare secundă. Dar nu au niciun sens până când nu există un model. Statisticile vă ajută să înțelegeți datele brute prin găsirea unui model.
Odată ce oamenii de știință de date obțin seturi mari de date, ei aplică statistici descriptive pentru a transcrie anchetele sau observațiile în ceva care oferă o perspectivă.
Apoi, oamenii de știință de date folosesc statistici inferențiale pentru a analiza părți mici din întregul set de date pentru a lega concluziile cu sursa setului de date, cum ar fi o populație dintr-o țară.
Astfel, trebuie să înveți statistici pentru a răspunde la întrebări despre știința datelor precum:
- Caracteristicile vitale ale oricărui set de date sau date de sondaj
- Modalități de proiectare a strategiei de dezvoltare a produsului
- Configurarea valorilor de performanță și a tabelelor acestora
- Prezicerea rezultatelor așteptate sau comune dintr-un proiect
- Păstrarea datelor valide și eliminarea zgomotului
Importanța statisticii în știința datelor
Curățarea datelor
Statisticile sunt puternice pentru a valida dacă datele au fost colectate conform planului de anchetă. Metodele statistice ajută, de asemenea, oamenii de știință din date să elimine zgomotul, datele falsificate, datele irelevante și datele redundante. Astfel, acele date structurate devin gata ca intrare pentru orice program de învățare automată.
Analizarea datelor
În analiza datelor, trebuie să aplicați funcții statistice precum media, mediana, modul, varianța și distribuțiile. De asemenea, pentru prognoză, statisticile ajută la prezicerea unor rezultate specifice dintr-un model de date.
Statistica este cheia pentru înțelegerea datelor, îmbunătățirea modelului de date și motivul pentru care setul de date a generat valori specifice.
Metode de clasificare
Regresia logistică este o astfel de metodă pe care oamenii de știință de date o folosesc în mod excesiv. Ei aplică această funcție statistică pentru a prognoza răspunsuri calitative pe baza modelelor observate în modelul de date.
Clustering
O altă funcție statistică importantă îi ajută pe oamenii de știință de date să separe o populație. De exemplu, oamenii de știință de date pot aplica gruparea pentru a segrega diferite grupuri de vârstă de clienți și pot difuza anunțuri direcționate pentru a minimiza costurile și a maximiza rata de conversie.
Acum, găsiți mai jos câteva resurse de învățare esențiale pentru știința datelor.
Cursuri gratuite și resurse video
Următoarele sunt câteva cursuri gratuite care sunt disponibile pe YouTube. De asemenea, veți găsi câteva platforme edTech de top care oferă conținut de învățare gratuit.
Învățare grozavă
Începeți să aflați despre necesitatea statisticilor în știința datelor urmărind acest curs video YouTube Great Learning. Videoclipul se întinde pe 7 ore și 12 minute, explicând diverse funcții vitale ale statisticii pentru știința datelor.
De exemplu, explică relația dintre învățarea automată și statistică, tipurile de seturi de date, corelația, teoria probabilității, distribuția binomială și multe altele.
Curs intensiv
CrashCourse Statistics de pe canalul YouTube CrashCourse este o sursă excelentă pentru aspiranții la știința datelor să învețe statistici. Există 44 de conținut video care explică toate funcțiile statistice exclusive științei datelor și învățării automate.
Trebuie să urmăriți videoclipurile în ordinea apariției lor pentru a învăța lecțiile într-un mod organizat. Poate doriți să stați cu pix și hârtie pentru a exersa problemele statistice discutate în videoclipuri.
Tabără de cod gratuit
Vrei să știi cum arată un curs universitar de statistică pentru știința datelor? Urmărește acest videoclip despre cursul de statistici de calitate pe YouTube, pus la dispoziție de Free Code Camp.
Odată ce parcurgeți cu sârguință lecția, veți învăța abilitățile de a colecta, rezuma, organiza și interpreta date. De asemenea, veți putea încheia seturi de date gig.
Academia Khan
Un alt conținut de învățare online elaborat despre statistici este acest videoclip YouTube de la Khan Academy.
Este o listă organizată de prelegeri video pe diverse subiecte de statistică. Există 67 de prelegeri video disponibile gratuit pentru a le accesa cât de mult doriți.
Statistici de Marin
Marin folosește canalul YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics și oferă o serie de prelegeri exhaustive despre statistici pentru știința datelor.
Există 50 de videoclipuri cu prelegeri care acoperă funcții esențiale de statistică, cum ar fi designul studiului, distribuțiile, scorurile Z etc.
365 Știința datelor
Acest videoclip YouTube 365 Data Science despre Introducere în statistici acoperă funcțiile necesare ale statisticilor care sunt necesare pentru oamenii de știință ai datelor.
Deformarea, varianța, nivelurile de măsurare, variabilele numerice etc., sunt câteva subiecte statistice notabile pe care le va acoperi cursul.
StatQuest
Învață învățarea automată aplicând funcții statistice una lângă alta, urmărind această prelegere YouTube gratuită despre ML de la StatQuest.
Există 84 de prelegeri video în această listă de redare. Veți învăța funcții statistice interesante, cum ar fi părtinire, varianță, regresie multiplă și regresie logistică.
Udacity
Este un pas inteligent să începeți să învățați o nouă abilitate parcurgând câteva resurse gratuite. Vă ajută să obțineți o privire asupra abilității și să cunoașteți eforturile necesare pentru a o dobândi cu succes. Pentru a învăța statistici pentru știința datelor, puteți folosi acest curs Udacity în același mod.
Veți învăța funcțiile statistice necesare pentru știința datelor, cum ar fi:
- Probabilitate
- Estimare
- Descoperirea relațiilor în date
- Analiza de regresie
- Inferență
- Distribuție normală și valori aberante
Cursul este deschis tuturor. Cunoștințele de bază de algebră vor fi utile în îndeplinirea sarcinilor de practică.
Introducere în statistica bayesiană: Udemy
Statistica bayesiană este o metodă de inferență statistică pentru a explora probabilitatea unei ipoteze. Oamenii de știință de date folosesc această funcție statistică în multe feluri. Puteți învăța gratuit întregul concept, verificând acest curs Udemy.
Veți învăța statistica bayesiană în 4 secțiuni succinte care conțin 14 prelegeri. Va dura aproximativ 1 oră și 18 minute pentru a finaliza cursul. Puteți parcurge cursul de câte ori doriți să memorați și să înțelegeți conceptele.
Introducere în Statistică: Coursera
Este un curs de la Universitatea Stanford, predat de o facultate a aceleiași universități și livrat online prin Coursera. Acest curs gratuit este, de asemenea, un material de instruire în ritm propriu, astfel încât să puteți modifica termenele limită în funcție de programul dvs.
Conținutul cheie al cursului este:
- Statistici descriptive pentru explorarea datelor
- Colectarea și eșantionarea datelor
- Teoria probabilității
- Distribuție binomială
- Analiza regresiei
Va dura aproximativ 15 ore pentru a finaliza toate lecțiile. În cele din urmă, veți câștiga un certificat pentru finalizarea cu succes.
Statistici și probabilitate: Khan Academy
Doriți să învățați gratuit statistici și probabilități pentru știința datelor? Trebuie să încercați acest conținut de învățare gamificat de la Khan Academy. Conținutul cursului include elementele fundamentale ale probabilității și statisticii pentru știința datelor.
Există 16 lecții în acest conținut. În cele din urmă, există o provocare de curs pentru a vă testa abilitățile și cunoștințele despre lecțiile predate. În plus, cursul oferă lecții prin prelegeri video. Astfel, este un curs cu ritm propriu, potrivit pentru profesioniștii la locul de muncă.
Statistici pentru Data Science cu Python: Coursera
Acest curs Coursera a fost pus la dispoziție de IBM. Este un curs extrem de obiectiv pentru a învăța principiile de bază ale statisticii pentru știința datelor. Subiectele notabile ale cursului sunt:
- Colectarea datelor
- Statistici descriptive pentru rezumarea datelor
- Vizualizarea și afișarea datelor
- Distribuții de probabilitate
- testarea ipotezelor
- Analiza varianței sau ANOVA
- Analiza corelației și regresiei
Timpul estimat de finalizare a cursului este de 14 ore. Nu vă faceți griji dacă sunteți un profesionist, deoarece este un curs online complet și în ritm propriu.
Specializarea Matematică pentru învățare automată: Coursera
Matematica este inseparabilă de învățarea automată, inteligența artificială și știința datelor. Puteți afla exact ce aveți nevoie pentru a deveni un profesionist de succes în nișele de mai sus, înscriindu-vă la acest curs Coursera.
Colegiul Imperial din Londra oferă acest curs prin Coursera, principala platformă de cursuri online. Este un curs de formare 3 susținut de patru instructori veterani. Cu 4 ore pe săptămână, poți finaliza antrenamentul în 4 luni.
Cursuri online plătite
Dacă sunteți în căutarea de conținut de învățare exhaustiv care să acopere întreaga disciplină, iată câteva resurse de învățare plătite pentru dvs.:
Statistică și matematică pentru știința datelor și analiza datelor: Udemy
Dacă doriți să învățați teoria probabilității și statistica pentru a aplica funcțiile de analiză a afacerilor și știința datelor, trebuie să consultați acest curs Udemy. Câteva lecții notabile sunt:
- Deviația pătrată medie (RMSE)
- Eroare absolută medie (MAE)
- Testarea ipotezelor
- Testarea semnificației prin ipoteză nulă sau valoarea p
- Eroare de tip I și tip II
- Statisticile descriptive
- Teoria probabilității
- Regresia liniară multiplă
Este un curs de formare online cu 91 de prelegeri care se întind pe nouă secțiuni. Durata estimată a conținutului cursului este de 11 ore și 24 de minute.
Deveniți un maestru al probabilităților și statisticilor: Udemy
Învățarea teoriilor nu este suficientă. Trebuie să exersați exemple de probleme și întrebări pentru a vă testa încrederea. Prin urmare, puteți consulta acest curs Udemy pentru a obține atât idei, cât și exemple de întrebări. Unele dintre subiectele cheie ale cursului sunt:
- Instrumente esențiale de vizualizare a datelor, cum ar fi diagrame circulare, grafice cu bare, diagrame Venn, diagrame cu puncte, histograme și multe altele
- Distribuția statistică a datelor folosind scorul Z, abaterea standard, distribuția normală, varianța și media
- Analiza regresiei
- Eșantionarea datelor
- Testarea ipotezelor
Cursul constă din 10 secțiuni și 141 de videoclipuri ale prelegerilor. La sfârșitul fiecărei secțiuni, există și o probă practică. La sfârșitul cursului general, există un examen final.
Elemente fundamentale ale statisticii cu Python: DataCamp
Python este limbajul de programare vital pentru știința datelor. Prin urmare, trebuie să învățați cum să implementați statistici folosind codarea Python. Această pistă de abilități DataCamp vă poate ajuta să învățați statistici din perspectiva lui Python. Conținut uimitor al cursului:
- Rezumat statistici și probabilitate
- Modele statistice precum logistica și regresia liniară
- Tehnici de eșantionare a datelor
- Concluzia dintr-un set extins de date prin efectuarea unui test de ipoteză
Întreaga pistă de abilități constă din 5 cursuri. Fiecare curs este de 4 ore. Prin urmare, ar dura 20 de ore pentru a finaliza traseul de abilități.
Fundamentele statisticii cu R: DataCamp
O altă cale de abilități de la DataCamp vă ajută să învățați statistici pentru știința datelor folosind limbajul R. R este cel mai popular limbaj de programare pentru grafica de vizualizare a datelor și calcul statistic. Subiectele cheie ale pistei de abilități sunt:
- Introducere în statistică în R
- Introducere în analiza de regresie în R
- Eșantionarea datelor în R
- Regresia intermediară în R
- Testarea ipotezelor în R
Cele 5 cursuri de pe această pistă de abilități sunt de 4 ore fiecare, iar timpul total de finalizare este de 20.
Cărți de pe Amazon
Matematică esențială pentru știința datelor: Amazon
Această carte este o sursă excelentă pentru a găsi toate subiectele de matematică necesare, cum ar fi algebra liniară, calculul, probabilitatea și ca să nu mai vorbim de statistici. Cartea explică și arată aplicarea rețelelor neuronale, a regresiei liniare și a regresiei logistice în proiecte de știință a datelor.
De asemenea, veți învăța să obțineți semnificația statistică și să interpretați valorile p dintr-un set extins de date prin aplicarea testării ipotezelor și a statisticilor descriptive. Cartea este disponibilă ca eBook pentru dispozitivele Kindle și broșat pentru cei cărora le plac cărțile fizice.
Statistici practice pentru cercetătorii de date: Amazon
Aflați statistici practice pentru știința datelor și implementarea acesteia folosind limbajul de programare Python și R fără efort din această carte Amazon. Autorul descrie în mod explicit care parte a statisticilor este necesară pentru oamenii de știință de date și care parte nu.
Cartea va acoperi funcții cheie ale statisticilor, cum ar fi eșantionarea aleatorie, analiza de regresie, tehnicile de clasificare și metodele de învățare automată. Puteți deține această carte la îndemână ca copie broșată, copie în spirală sau copie digitală pentru Kindle.
Naked Statistics: Amazon
Această carte vă învață instrumentele indispensabile ale statisticii pentru știința datelor. Veți obține o clarificare scurtă și ușor de înțeles a conceptelor statistice, cum ar fi analiza regresiei, corelația, inferența și multe altele.
Prin studierea și înțelegerea diferitelor nevoi ale cursanților, Amazon a făcut această carte disponibilă în formate precum Kindle, hardcover, MP3 compact disk, paperback și Audiobook.
Concluzie
Dacă sunteți un om de știință de nivel mediu sau un expert în date, știți deja importanța statisticilor pentru știința datelor. Proaspății absolvenți pot învăța acest lucru, așa cum s-a subliniat mai sus în acest articol.
Știind ce lecții de statistică sunt necesare pentru știința datelor, vei investi multe luni în învățarea întregii statistici. Puteți găsi aceste cunoștințe valoroase explorând oricare sau toate resursele de mai sus pentru a deveni un om de știință a datelor.
Ați putea fi, de asemenea, interesat de învățare prin consolidare pentru modelele dvs. de ML.