Dziedzina nauki o danych umożliwia firmom, instytucjom finansowym i placówkom opieki zdrowotnej efektywne wykorzystywanie ogromnych zbiorów danych, sięgających petabajtów. Podstawą tej dyscypliny jest matematyka i statystyka. Dlatego, aby odnieść sukces w roli specjalisty data science, kluczowe jest dogłębne zrozumienie statystyki.
W tym artykule przedstawiamy starannie wyselekcjonowane materiały edukacyjne – zarówno w formie wideo, jak i kursów online – które pomogą Ci w przyswojeniu statystycznych aspektów analizy danych. Zachęcamy do dalszej lektury, abyś mógł zrobić kolejny krok na ścieżce rozwoju w dziedzinie nauki o danych.
Dlaczego statystyka jest tak istotna w nauce o danych?
W każdej sekundzie witryny internetowe i aplikacje generują olbrzymie ilości danych. Jednak same w sobie dane te nie mają znaczenia, dopóki nie zostaną zidentyfikowane w nich pewne wzorce. Statystyka dostarcza narzędzi do zrozumienia tych surowych danych poprzez odkrywanie ukrytych zależności.
Analitycy danych, pracując z obszernymi zbiorami informacji, wykorzystują statystykę opisową do przekształcania wyników ankiet lub obserwacji w konkretne, użyteczne wnioski.
Następnie, specjaliści od data science stosują statystykę inferencyjną do analizy próbek z większych zbiorów danych. Na podstawie tych analiz wyciągają wnioski dotyczące całych populacji, z których dane pochodzą.
Zatem, aby móc odpowiadać na pytania istotne w dziedzinie data science, konieczna jest znajomość statystyki. Pozwala ona na:
- Określanie najważniejszych cech danych, zarówno tych zebranych w ankietach, jak i pochodzących z innych źródeł.
- Projektowanie efektywnych strategii rozwoju produktów.
- Tworzenie i monitorowanie wskaźników wydajności.
- Prognozowanie spodziewanych rezultatów projektów.
- Oddzielanie wartościowych danych od zbędnego „szumu informacyjnego”.
Kluczowe znaczenie statystyki w analizie danych
Oczyszczanie danych
Statystyka umożliwia weryfikację, czy proces zbierania danych przebiegł zgodnie z planem. Metody statystyczne wspomagają również analityków w usuwaniu z danych szumu, fałszywych informacji, danych nieistotnych lub zduplikowanych. Tak przygotowane dane mogą być następnie wykorzystane jako dane wejściowe w procesie uczenia maszynowego.
Analiza danych
W analizie danych wykorzystuje się różnorodne funkcje statystyczne, takie jak obliczanie średniej, mediany, dominanty, wariancji oraz analizę rozkładów. Statystyka jest również nieoceniona w prognozowaniu przyszłych wyników na podstawie istniejących modeli danych. Pozwala to lepiej zrozumieć dane, ulepszyć modele i wyjaśnić, dlaczego dany zbiór wygenerował określone wartości.
Metody klasyfikacji
Regresja logistyczna jest powszechnie stosowaną metodą przez specjalistów data science. Pozwala ona na przewidywanie jakościowych odpowiedzi na podstawie wzorców zaobserwowanych w modelach danych.
Grupowanie
Inną ważną funkcją statystyczną jest grupowanie, które umożliwia segmentację populacji. Na przykład, poprzez grupowanie klientów według wieku, można kierować do nich spersonalizowane reklamy, minimalizując koszty i zwiększając wskaźnik konwersji.
Poniżej przedstawiamy listę podstawowych zasobów edukacyjnych, które pomogą Ci w zgłębianiu tajników nauki o danych.
Darmowe kursy i materiały wideo
Poniżej znajdziesz listę darmowych kursów dostępnych na YouTube, a także wybrane platformy edukacyjne oferujące bezpłatne materiały.
Great Learning
Rozpocznij swoją przygodę ze statystyką w nauce o danych od kursu wideo Great Learning na YouTube. Materiał trwa 7 godzin i 12 minut i szczegółowo omawia różne funkcje statystyki, istotne dla tej dziedziny.
Kurs wyjaśnia między innymi powiązania między uczeniem maszynowym a statystyką, omawia typy zbiorów danych, korelację, teorię prawdopodobieństwa i rozkład dwumianowy.
CrashCourse
Seria Statystyki CrashCourse na kanale YouTube CrashCourse to doskonałe źródło wiedzy dla osób zainteresowanych data science. Dostępnych jest 44 filmów, które kompleksowo wyjaśniają wszystkie aspekty statystyki, kluczowe dla nauki o danych i uczenia maszynowego.
Zaleca się oglądanie filmów w kolejności, aby zachować logiczny ciąg nauki. Warto również robić notatki i rozwiązywać zadania omawiane w filmach.
Free Code Camp
Chcesz zobaczyć, jak wygląda uniwersytecki kurs statystyki dla nauki o danych? Obejrzyj film z kursu statystyki na YouTube, udostępniony przez Free Code Camp.
Po przejściu tego kursu zdobędziesz umiejętność zbierania, podsumowywania, porządkowania i interpretowania danych, a także będziesz mógł pracować z różnorodnymi zestawami danych.
Khan Academy
Kolejnym bogatym źródłem wiedzy o statystyce jest seria filmów na YouTube od Khan Academy.
Jest to uporządkowana lista wykładów wideo dotyczących różnorodnych tematów statystycznych. Dostępnych jest 67 filmów, które można przeglądać w dowolnej kolejności i tempie.
Statystyki autorstwa Marin
Marin prowadzi kanał YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics i oferuje obszerną serię wykładów poświęconych statystyce dla nauki o danych.
Dostępnych jest 50 filmów, które obejmują podstawowe funkcje statystyczne, takie jak projektowanie badań, rozkłady i wyniki Z.
365 Data Science
Film wideo 365 Data Science na YouTube przedstawia wprowadzenie do statystyki, omawiając najważniejsze funkcje statystyczne, które są niezbędne dla specjalistów od danych.
Wykład porusza takie zagadnienia, jak skośność, wariancja, poziomy pomiaru i zmienne liczbowe.
StatQuest
Ucz się uczenia maszynowego w połączeniu z funkcjami statystycznymi, oglądając darmowe wykłady YouTube o uczeniu maszynowym od StatQuest.
Playlista zawiera 84 filmy. Dowiesz się z nich o istotnych zagadnieniach statystycznych, takich jak obciążenie, wariancja, regresja wielokrotna i regresja logistyczna.
Udacity
Rozpoczęcie nauki nowej umiejętności od darmowych zasobów to mądre podejście. Pozwala to ocenić, czy dana umiejętność jest dla nas odpowiednia i jakie wysiłki należy włożyć w jej opanowanie. W przypadku statystyki dla nauki o danych, możesz skorzystać z kursu Udacity.
Kurs obejmuje takie zagadnienia jak:
- Prawdopodobieństwo
- Estymacja
- Odkrywanie relacji w danych
- Analiza regresji
- Wnioskowanie
- Rozkład normalny i wartości odstające
Kurs jest otwarty dla wszystkich. Podstawowa znajomość algebry będzie pomocna w realizacji zadań praktycznych.
Wprowadzenie do statystyk bayesowskich: Udemy
Statystyka bayesowska to metoda wnioskowania statystycznego, służąca do badania prawdopodobieństwa hipotezy. Specjaliści od danych wykorzystują ją na wiele sposobów. Możesz poznać tę koncepcję za darmo, dzięki kursowi Udemy.
Kurs obejmuje statystykę bayesowską w 4 sekcjach, zawierających 14 wykładów. Ukończenie kursu zajmuje około 1 godziny i 18 minut. Możesz powtarzać materiał, aby utrwalić wiedzę.
Wprowadzenie do statystyki: Coursera
To kurs Uniwersytetu Stanforda, prowadzony online za pośrednictwem Coursera. Ten darmowy kurs umożliwia naukę we własnym tempie, dostosowując harmonogram do własnych potrzeb.
Kluczowe zagadnienia kursu to:
- Statystyka opisowa do eksploracji danych
- Zbieranie i próbkowanie danych
- Teoria prawdopodobieństwa
- Rozkład dwumianowy
- Analiza regresji
Ukończenie wszystkich lekcji zajmuje około 15 godzin. Na zakończenie otrzymasz certyfikat potwierdzający ukończenie kursu.
Statystyka i prawdopodobieństwo: Khan Academy
Chcesz uczyć się statystyki i prawdopodobieństwa do nauki o danych za darmo? Wypróbuj interaktywny kurs z Khan Academy. Zawiera on podstawy prawdopodobieństwa i statystyki dla data science.
Kurs składa się z 16 lekcji, a na koniec czeka cię wyzwanie, które pozwoli sprawdzić zdobytą wiedzę i umiejętności. Kurs oferuje lekcje w formie wykładów wideo i jest idealny dla osób pracujących.
Statystyki dla nauki o danych w Pythonie: Coursera
Ten kurs na platformie Coursera, udostępniony przez IBM, koncentruje się na podstawowych zasadach statystyki dla nauki o danych. Ważne tematy poruszane w kursie to:
- Zbieranie danych
- Statystyka opisowa
- Wizualizacja i prezentacja danych
- Rozkłady prawdopodobieństwa
- Testowanie hipotez
- Analiza wariancji (ANOVA)
- Analiza korelacji i regresji
Przewidywany czas ukończenia kursu to 14 godzin. Jest to kurs online, który można realizować we własnym tempie.
Matematyka dla specjalizacji uczenia maszynowego: Coursera
Matematyka jest nieodłącznym elementem uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i nauki o danych. Ten kurs na Coursera, pomoże Ci zdobyć wiedzę niezbędną do osiągnięcia sukcesu w tych dziedzinach.
Kurs jest prowadzony przez Imperial College of London. Składa się z 3 części i jest prowadzony przez czterech doświadczonych instruktorów. Przy około 4 godzinach nauki tygodniowo, ukończenie kursu zajmuje około 4 miesięcy.
Płatne kursy online
Jeśli szukasz bardziej kompleksowych materiałów edukacyjnych, obejmujących całą dyscyplinę, poniżej znajdziesz listę płatnych zasobów edukacyjnych.
Statystyka i matematyka dla nauki o danych i analizy danych: Udemy
Jeśli chcesz nauczyć się teorii prawdopodobieństwa i statystyki w kontekście analizy biznesowej i danych, ten kurs Udemy jest dla Ciebie. Niektóre istotne zagadnienia to:
- Średni błąd kwadratowy (RMSE)
- Średni błąd bezwzględny (MAE)
- Testowanie hipotez
- Testowanie istotności hipotezy zerowej (wartość p)
- Błąd typu I i typu II
- Statystyka opisowa
- Teoria prawdopodobieństwa
- Wielokrotna regresja liniowa
Kurs składa się z 91 wykładów, podzielonych na 9 sekcji. Łączna długość materiału to 11 godzin i 24 minuty.
Zostań mistrzem prawdopodobieństwa i statystyk: Udemy
Sama teoria nie wystarczy. Aby sprawdzić swoją wiedzę, potrzebne są ćwiczenia praktyczne. Ten kurs Udemy pomoże Ci zdobyć zarówno teorię, jak i umiejętności praktyczne. Główne tematy kursu to:
- Narzędzia do wizualizacji danych: wykresy kołowe, 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. Na końcu każdej sekcji znajduje się test praktyczny, a na zakończenie kursu – egzamin.
Podstawy statystyki w Pythonie: DataCamp
Python jest kluczowym językiem programowania w dziedzinie data science. Dlatego warto nauczyć się implementować statystykę za pomocą Pythona. DataCamp oferuje ścieżkę edukacyjną, która pomoże Ci w nauce statystyki z perspektywy Pythona. Najważniejsze zagadnienia kursu to:
- Statystyki podsumowujące i prawdopodobieństwo
- Modele statystyczne, takie jak regresja liniowa i logistyczna
- Techniki próbkowania danych
- Wyciąganie wniosków z dużych zbiorów danych (testowanie hipotez)
Cała ścieżka składa się z 5 kursów, każdy trwa około 4 godziny. Ukończenie ścieżki zajmuje łącznie 20 godzin.
Podstawy statystyki z R: DataCamp
DataCamp oferuje również ścieżkę edukacyjną, która pozwala na naukę statystyki dla nauki o danych, wykorzystując język R. R jest popularnym językiem do wizualizacji danych i obliczeń statystycznych. Kluczowe tematy ścieżki 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 w ramach tej ścieżki zajmuje 4 godziny, a całkowity czas ukończenia to 20 godzin.
Książki z Amazona
Niezbędna matematyka do nauki o danych: Amazon
Ta książka jest doskonałym źródłem wiedzy na temat zagadnień matematycznych, takich jak algebra liniowa, rachunek różniczkowy, prawdopodobieństwo i statystyka. Omawia zastosowanie sieci neuronowych, regresji liniowej i regresji logistycznej w projektach data science. Wyjaśnia, jak wyprowadzić istotność statystyczną i interpretować wartość p, stosując testowanie hipotez. Dostępna jako e-book i w wersji papierowej.
Praktyczne statystyki dla naukowców zajmujących się danymi: Amazon
Dzięki tej książce poznasz praktyczne aspekty statystyki, a także ich implementację przy użyciu Pythona i R. Autor precyzyjnie opisuje, które elementy statystyki są istotne dla analityków danych. Książka obejmuje kluczowe funkcje statystyczne, takie jak próbkowanie losowe, analiza regresji, techniki klasyfikacji i metody uczenia maszynowego. Dostępna w różnych formatach.
Nagie statystyki: Amazon
Ta książka nauczy Cię niezbędnych narzędzi statystycznych w dziedzinie nauki o danych. Zawiera zwięzłe i zrozumiałe wyjaśnienia pojęć statystycznych, takich jak analiza regresji, korelacja i wnioskowanie. Dostępna w różnych formatach.
Podsumowanie
Jeśli jesteś specjalistą ds. danych na średnim poziomie lub ekspertem, wiesz już, jak ważna jest statystyka w analizie danych. Osoby dopiero rozpoczynające swoją przygodę z data science, mogą zdobyć niezbędną wiedzę, korzystając z zasobów wymienionych w tym artykule.
Znając zakres zagadnień statystycznych, które są niezbędne w nauce o danych, możesz zaplanować proces nauki. Wykorzystując wyżej wymienione zasoby, możesz zdobyć cenną wiedzę i rozwinąć swoje umiejętności w dziedzinie data science.
Możesz także być zainteresowany wzmacnianiem swoich modeli uczenia maszynowego.