Nauka o danych ułatwia opłacalne wykorzystanie petabajtów danych przez inteligentne firmy, instytucje finansowe, ośrodki opieki zdrowotnej i nie tylko. A nauka o danych opiera się na dyscyplinie matematycznej, statystyce. Dlatego ucz się statystyk dla nauki o danych, aby stać się odnoszącym sukcesy naukowcem danych.
W tym artykule przedstawiono niektóre znane, zwięzłe i zwięzłe zasoby wideo i kursy online, które pomogą Ci bez wysiłku nauczyć się statystyk dotyczących analizy danych. Czytaj dalej, aby zrobić krok do przodu w swojej podróży do nauki o danych.
Spis treści:
Dlaczego warto uczyć się statystyk do nauki o danych?
Witryny i aplikacje w każdej sekundzie gromadzą ogromne ilości danych. Ale nie mają sensu, dopóki nie pojawi się wzór. Statystyki pomagają zrozumieć surowe dane poprzez znalezienie wzorca.
Gdy analitycy danych uzyskają duże zbiory danych, stosują statystyki opisowe, aby przełożyć ankiety lub obserwacje na coś, co zapewnia wgląd.
Następnie naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują statystyki inferencyjne do analizy małych części całego zestawu danych, aby powiązać wyniki ze źródłem zestawu danych, takim jak populacja w kraju.
Dlatego musisz nauczyć się statystyk, aby odpowiedzieć na pytania związane z nauką o danych, takie jak:
- Najważniejsze cechy dowolnego zbioru danych lub danych ankietowych
- Sposoby projektowania strategii rozwoju produktu
- Konfigurowanie wskaźników wydajności i ich tabel
- Przewidywanie oczekiwanych lub wspólnych wyników projektu
- Zachowanie prawidłowych danych i odrzucenie szumu
Znaczenie statystyki w nauce o danych
Oczyszczanie danych
Statystyki pozwalają sprawdzić, czy dane zostały zebrane zgodnie z planem ankiety. Metody statystyczne pomagają również analitykom danych w eliminowaniu szumu, sfałszowanych danych, nieistotnych danych i nadmiarowych danych. W ten sposób te uporządkowane dane stają się gotowe jako dane wejściowe dla dowolnego programu uczenia maszynowego.
Analizowanie danych
W analizie danych należy zastosować funkcje statystyczne, takie jak średnia, mediana, moda, wariancja i rozkłady. Ponadto w przypadku prognozowania statystyki pomagają przewidzieć określone wyniki z modelu danych.
Statystyka jest kluczem do zrozumienia danych, ulepszenia modelu danych i dlaczego zestaw danych wygenerował określone wartości.
Metody klasyfikacji
Regresja logistyczna jest jedną z takich metod, które naukowcy danych nadużywają. Wykorzystują tę funkcję statystyczną do prognozowania odpowiedzi jakościowych na podstawie wzorców zaobserwowanych w modelu danych.
Grupowanie
Jeszcze inna ważna funkcja statystyczna pomaga naukowcom danych segregować populację. Na przykład naukowcy zajmujący się danymi mogą zastosować grupowanie, aby oddzielić różne grupy wiekowe klientów i wyświetlać ukierunkowane reklamy, aby zminimalizować koszty i zmaksymalizować współczynnik konwersji.
Teraz znajdź poniżej kilka podstawowych zasobów edukacyjnych dotyczących nauki o danych.
Bezpłatne kursy i zasoby wideo
Poniżej przedstawiono niektóre bezpłatne kursy dostępne w serwisie YouTube. Ponadto znajdziesz kilka najlepszych platform edTech oferujących bezpłatne treści edukacyjne.
Świetna nauka
Zacznij poznawać potrzebę statystyk w nauce o danych, oglądając ten kurs wideo Great Learning w serwisie YouTube. Film obejmuje 7 godzin i 12 minut, wyjaśniając różne istotne funkcje statystyki dla nauki o danych.
Na przykład wyjaśnia związek między uczeniem maszynowym a statystykami, typami zestawów danych, korelacją, teorią prawdopodobieństwa, rozkładem dwumianowym i innymi.
Kurs awarii
Statystyki CrashCourse z kanału YouTube CrashCourse to doskonałe źródło dla aspirantów data science do nauki statystyk. Dostępne są 44 treści wideo wyjaśniające wszystkie funkcje statystyczne wyłącznie dla nauki o danych i uczenia maszynowego.
Musisz oglądać filmy w kolejności ich pojawiania się, aby uczyć się lekcji w zorganizowany sposób. Możesz usiąść z piórem i papierem, aby ćwiczyć problemy statystyczne omawiane w filmach.
Darmowy obóz z kodem
Chcesz wiedzieć, jak wygląda kurs uniwersytecki dotyczący statystyki dla nauki o danych? Obejrzyj ten film z kursu statystyki jakości na YouTube udostępniony przez Free Code Camp.
Po dokładnym przejściu lekcji nauczysz się umiejętności zbierania, podsumowywania, organizowania i interpretowania danych. Będziesz także mógł zawierać zestawy danych koncertowych.
Khan academy
Kolejną rozbudowaną treścią do nauki online na temat statystyk jest ten film na YouTube z Khan Academy.
Jest to uporządkowana lista wykładów wideo na różne tematy statystyczne. Dostępnych jest 67 wykładów wideo, z których możesz korzystać tyle, ile chcesz.
Statystyki autorstwa Marin
Marin prowadzi kanał YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics i oferuje wyczerpującą serię wykładów na temat statystyki dla nauki o danych.
Dostępnych jest 50 filmów wykładowych obejmujących podstawowe funkcje statystyczne, takie jak projekty badań, rozkłady, wyniki Z itp.
365 Data Science
Ten film wideo 365 Data Science YouTube na temat wprowadzenia do statystyki obejmuje wymagane funkcje statystyki, które są potrzebne naukowcom danych.
Skośność, wariancja, poziomy pomiaru, zmienne liczbowe itp. to niektóre ważne zagadnienia statystyczne, o których będzie mowa w wykładzie.
StatQuest
Naucz się uczenia maszynowego, stosując obok siebie funkcje statystyczne, oglądając ten bezpłatny wykład YouTube na temat ML od StatQuest.
Na tej playliście znajdują się 84 wykłady wideo. Poznasz interesujące funkcje statystyczne, takie jak stronniczość, wariancja, regresja wielokrotna i regresja logistyczna.
Udacity
Rozpoczęcie nauki nowej umiejętności poprzez zapoznanie się z bezpłatnymi zasobami to mądry krok. Pomaga rzucić okiem na tę umiejętność i poznać wysiłki potrzebne do jej pomyślnego zdobycia. Aby nauczyć się statystyki dla nauki o danych, możesz skorzystać z tego kursu Udacity w ten sam sposób.
Poznasz wymagane funkcje statystyczne do nauki o danych, takie jak:
- Prawdopodobieństwo
- Oszacowanie
- Odkrywanie relacji w danych
- Analiza regresji
- Wnioskowanie
- Rozkład normalny i wartości odstające
Kurs jest otwarty dla wszystkich. W wykonywaniu zadań praktycznych pomocna będzie podstawowa znajomość algebry.
Wprowadzenie do statystyk bayesowskich: Udemy
Statystyka bayesowska to metoda wnioskowania statystycznego służąca do badania prawdopodobieństwa hipotezy. Analitycy danych wykorzystują tę funkcję statystyczną na wiele sposobów. Możesz zapoznać się z całą koncepcją za darmo, zapoznając się z tym kursem Udemy.
Poznasz statystykę bayesowską w 4 zwięzłych sekcjach zawierających 14 wykładów. Ukończenie kursu zajmie około 1 godziny i 18 minut. Możesz przejść kurs tak często, jak chcesz, aby zapamiętać i zrozumieć pojęcia.
Wprowadzenie do statystyki: Coursera
Jest to kurs na Uniwersytecie Stanforda prowadzony przez wydział tej samej uczelni i prowadzony online za pośrednictwem Coursera. Ten bezpłatny kurs jest również materiałem szkoleniowym do samodzielnego tempa, dzięki czemu możesz zmieniać terminy zgodnie z harmonogramem.
Kluczowa treść kursu to:
- Statystyki opisowe do eksploracji danych
- Zbieranie i próbkowanie danych
- Teoria prawdopodobieństwa
- Rozkład dwumianowy
- Analiza regresji
Ukończenie wszystkich lekcji zajmie około 15 godzin. Na koniec otrzymasz certyfikat za pomyślne ukończenie.
Statystyka i prawdopodobieństwo: Khan Academy
Chcesz za darmo uczyć się statystyki i prawdopodobieństwa do nauki o danych? Musisz wypróbować tę grywalną treść edukacyjną z Khan Academy. Treść kursu obejmuje podstawy prawdopodobieństwa i statystyki dla nauki o danych.
W tej treści jest 16 lekcji. Na koniec czeka Cię wyzwanie kursu, aby sprawdzić swoje umiejętności i wiedzę na prowadzonych lekcjach. Ponadto kurs zapewnia lekcje w formie wykładów wideo. Dlatego jest to kurs we własnym tempie odpowiedni dla profesjonalistów w miejscu pracy.
Statystyki dla nauki o danych w Pythonie: Coursera
Ten kurs Coursera został udostępniony przez IBM. Jest to wysoce obiektywny kurs, którego celem jest poznanie podstawowych zasad statystyki dla nauki o danych. Ważnymi tematami kursu są:
- Zbieranie danych
- Statystyki opisowe do podsumowania danych
- Wizualizacja i wyświetlanie danych
- Rozkłady prawdopodobieństwa
- testowanie hipotez
- Analiza wariancji lub ANOVA
- Analiza korelacji i regresji
Przewidywany czas ukończenia kursu to 14 godzin. Nie martw się, jeśli jesteś pracującym profesjonalistą, ponieważ jest to kompletny kurs online i we własnym tempie.
Matematyka dla specjalizacji uczenia maszynowego: Coursera
Matematyka jest nierozerwalnie związana z uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją i nauką o danych. Możesz dowiedzieć się dokładnie, czego potrzebujesz, aby zostać odnoszącym sukcesy profesjonalistą w powyższych niszach, zapisując się na ten kurs Coursera.
Imperial College of London oferuje ten kurs za pośrednictwem Coursera, wiodącej platformy kursów online. Jest to 3 szkolenie prowadzone przez czterech doświadczonych instruktorów. Przy 4 godzinach tygodniowo możesz ukończyć szkolenie w 4 miesiące.
Płatne kursy online
Jeśli szukasz również wyczerpujących treści edukacyjnych obejmujących całą dyscyplinę, oto kilka płatnych zasobów edukacyjnych dla Ciebie:
Statystyka i matematyka dla nauki o danych i analizy danych: Udemy
Jeśli chcesz nauczyć się teorii prawdopodobieństwa i statystyki w celu zastosowania funkcji analizy biznesowej i analizy danych, musisz zapoznać się z tym kursem Udemy. Niektóre godne uwagi lekcje to:
- Odchylenie średnie kwadratowe (RMSE)
- Średni błąd bezwzględny (MAE)
- Testowanie hipotez
- Testowanie istotności hipotezy zerowej lub wartość p
- Błąd typu I i typu II
- Opisowe statystyki
- Teoria prawdopodobieństwa
- Wielokrotna regresja liniowa
Jest to kurs szkoleniowy online we własnym tempie z 91 wykładami obejmującymi dziewięć sekcji. Przewidywana długość treści kursu to 11 godzin i 24 minuty.
Zostań mistrzem prawdopodobieństwa i statystyk: Udemy
Poznanie teorii nie wystarczy. Musisz przećwiczyć przykładowe problemy i pytania, aby sprawdzić swoją pewność siebie. Dlatego możesz zapoznać się z tym kursem Udemy, aby uzyskać zarówno pomysły, jak i przykładowe pytania. Niektóre z kluczowych tematów kursu to:
- Niezbędne narzędzia do wizualizacji danych, takie jak wykresy kołowe, wykresy słupkowe, diagramy Venna, wykresy punktowe, histogramy i inne
- Rozkład statystyczny danych przy użyciu Z-Score, odchylenia standardowego, rozkładu normalnego, wariancji i średniej
- Analiza regresji
- Próbkowanie danych
- Testowanie hipotez
Kurs składa się z 10 sekcji i 141 filmów wykładowych. Na końcu każdej sekcji znajduje się również test praktyczny. Pod koniec kursu ogólnego odbywa się egzamin końcowy.
Podstawy statystyki w Pythonie: DataCamp
Python to kluczowy język programowania dla nauki o danych. Dlatego musisz nauczyć się, jak zaimplementować statystyki za pomocą kodowania w Pythonie. Ta ścieżka umiejętności DataCamp może pomóc w nauce statystyki z perspektywy Pythona. Niesamowita treść kursu:
- Statystyki podsumowujące i prawdopodobieństwo
- Modele statystyczne, takie jak logistyka i regresja liniowa
- Techniki próbkowania danych
- Wyciągnij wnioski z obszernego zbioru danych, wykonując test hipotezy
Cała ścieżka umiejętności składa się z 5 kursów. Każdy kurs trwa 4 godziny. Dlatego ukończenie ścieżki umiejętności zajęłoby 20 godzin.
Podstawy statystyki z R: DataCamp
Jeszcze inna ścieżka umiejętności z DataCamp pomaga uczyć się statystyk dla nauki o danych przy użyciu języka R. R to najpopularniejszy język programowania do wizualizacji danych graficznych i obliczeń statystycznych. Kluczowe tematy ścieżki umiejętności to:
- Wprowadzenie do statystyki w R
- Wprowadzenie do analizy regresji w R
- Próbkowanie danych w R
- Regresja pośrednia w R
- Testowanie hipotez w R
Każdy z 5 kursów na tej ścieżce umiejętności trwa 4 godziny, a łączny czas ukończenia to 20.
Książki z Amazona
Niezbędna matematyka do nauki o danych: Amazon
Ta książka jest doskonałym źródłem do znalezienia wszystkich wymaganych tematów matematycznych, takich jak algebra liniowa, rachunek różniczkowy, prawdopodobieństwo, nie wspominając o statystyce. Książka wyjaśnia i pokazuje zastosowanie sieci neuronowych, regresji liniowej i regresji logistycznej w projektach data science.
Nauczysz się również wyprowadzać istotność statystyczną i interpretować wartości p z obszernego zestawu danych, stosując testowanie hipotez i statystyki opisowe. Książka jest dostępna jako eBook na urządzenia Kindle i miękka okładka dla tych, którzy lubią fizyczne książki.
Praktyczne statystyki dla naukowców zajmujących się danymi: Amazon
Dowiedz się bez wysiłku praktycznych statystyk dotyczących nauki o danych i ich implementacji przy użyciu języków programowania Python i R z tej książki Amazon. Autor wyraźnie opisuje, która część statystyk jest potrzebna analitykom danych, a która nie.
Książka obejmie kluczowe funkcje statystyczne, takie jak losowe próbkowanie, analiza regresji, techniki klasyfikacji i metody uczenia maszynowego. Możesz posiadać tę przydatną książkę jako kopię w miękkiej oprawie, kopię w spirali lub kopię cyfrową dla Kindle.
Nagie statystyki: Amazon
Ta książka nauczy Cię niezbędnych narzędzi statystycznych do nauki o danych. Otrzymasz krótkie i łatwe do zrozumienia wyjaśnienia pojęć statystycznych, takich jak analiza regresji, korelacja, wnioskowanie i inne.
Badając i rozumiejąc różne potrzeby uczniów, Amazon udostępnił tę książkę w formatach takich jak Kindle, twarda okładka, dysk kompaktowy MP3, miękka okładka i audiobook.
Wniosek
Jeśli jesteś badaczem danych średniego szczebla lub ekspertem, wiesz już, jak ważna jest statystyka dla nauki o danych. Nowi absolwenci mogą się tego nauczyć, jak opisano powyżej w tym artykule.
Wiedząc, jakie lekcje statystyki są wymagane do nauki o danych, zainwestujesz wiele miesięcy w naukę wszystkich statystyk. Możesz znaleźć tę cenną wiedzę, eksplorując dowolne lub wszystkie powyższe zasoby, aby zostać naukowcem danych.
Możesz być również zainteresowany uczeniem się przez wzmacnianie dla swoich modeli ML.