Η επιστήμη δεδομένων διευκολύνει την κερδοφόρα χρήση petabyte δεδομένων από smart, επιχειρήσεις, χρηματοπιστωτικά ιδρύματα, κέντρα υγειονομικής περίθαλψης και πολλά άλλα. Και η επιστήμη των δεδομένων τροφοδοτείται από τη μαθηματική πειθαρχία, τη στατιστική. Ως εκ τούτου, μάθετε στατιστικά στοιχεία για την επιστήμη δεδομένων για να γίνετε επιτυχημένος επιστήμονας δεδομένων.
Αυτό το άρθρο παρουσιάζει μερικούς διάσημους, συνοπτικούς και συνοπτικούς πόρους βίντεο και διαδικτυακά μαθήματα που θα σας βοηθήσουν να μάθετε τα στατιστικά της επιστήμης δεδομένων χωρίς κόπο. Διαβάστε παρακάτω για να προχωρήσετε ένα βήμα μπροστά στο ταξίδι σας στην επιστήμη δεδομένων.
Πίνακας περιεχομένων
Γιατί πρέπει να μάθετε στατιστικά στοιχεία για την επιστήμη δεδομένων;
Οι ιστότοποι και οι εφαρμογές συλλέγουν τεράστιους όγκους δεδομένων κάθε δευτερόλεπτο. Αλλά δεν έχουν κανένα νόημα μέχρι να υπάρξει ένα μοτίβο. Τα στατιστικά στοιχεία σάς βοηθούν να κατανοήσετε τα ανεπεξέργαστα δεδομένα βρίσκοντας ένα μοτίβο.
Μόλις οι επιστήμονες δεδομένων αποκτήσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων, εφαρμόζουν περιγραφικά στατιστικά στοιχεία για να μεταγράψουν τις έρευνες ή τις παρατηρήσεις σε κάτι που παρέχει πληροφορίες.
Στη συνέχεια, οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν στατιστικές συμπερασμάτων για να αναλύσουν μικρά μέρη ολόκληρου του συνόλου δεδομένων για να συσχετίσουν τα ευρήματα με την πηγή του συνόλου δεδομένων, όπως έναν πληθυσμό σε μια χώρα.
Επομένως, πρέπει να μάθετε στατιστικά στοιχεία για να απαντήσετε σε ερωτήσεις επιστήμης δεδομένων όπως:
- Τα ζωτικά χαρακτηριστικά οποιουδήποτε συνόλου δεδομένων ή δεδομένων έρευνας
- Τρόποι σχεδιασμού στρατηγικής ανάπτυξης προϊόντων
- Ρύθμιση των μετρήσεων απόδοσης και των πινάκων τους
- Πρόβλεψη αναμενόμενων ή κοινών αποτελεσμάτων από ένα έργο
- Διατήρηση έγκυρων δεδομένων και απόρριψη θορύβου
Σημασία της Στατιστικής στην Επιστήμη των Δεδομένων
Καθαρισμός δεδομένων
Τα στατιστικά στοιχεία είναι ισχυρά για επικύρωση εάν τα δεδομένα συλλέχθηκαν σύμφωνα με το σχέδιο έρευνας. Οι στατιστικές μέθοδοι βοηθούν επίσης τους επιστήμονες δεδομένων να εξαλείψουν το θόρυβο, τα παραποιημένα δεδομένα, τα άσχετα δεδομένα και τα περιττά δεδομένα. Έτσι, αυτά τα δομημένα δεδομένα γίνονται έτοιμα ως είσοδος για οποιοδήποτε πρόγραμμα μηχανικής εκμάθησης.
Ανάλυση Δεδομένων
Στην ανάλυση δεδομένων, πρέπει να εφαρμόσετε στατιστικές συναρτήσεις όπως ο μέσος όρος, ο διάμεσος, ο τρόπος, η διακύμανση και οι κατανομές. Επίσης, για την πρόβλεψη, τα στατιστικά βοηθούν στην πρόβλεψη συγκεκριμένων αποτελεσμάτων από ένα μοντέλο δεδομένων.
Τα στατιστικά στοιχεία είναι το κλειδί για την κατανόηση των δεδομένων, τη βελτίωση του μοντέλου δεδομένων και γιατί το σύνολο δεδομένων έχει δημιουργήσει συγκεκριμένες τιμές.
Μέθοδοι ταξινόμησης
Η λογιστική παλινδρόμηση είναι μια τέτοια μέθοδος που χρησιμοποιούν υπερβολικά οι επιστήμονες δεδομένων. Εφαρμόζουν αυτή τη στατιστική συνάρτηση για την πρόβλεψη ποιοτικών αποκρίσεων με βάση τα μοτίβα που παρατηρούνται στο μοντέλο δεδομένων.
Ομαδοποίηση
Μια άλλη σημαντική στατιστική συνάρτηση βοηθά τους επιστήμονες δεδομένων να διαχωρίσουν έναν πληθυσμό. Για παράδειγμα, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να εφαρμόσουν ομαδοποίηση για να διαχωρίσουν διαφορετικές ηλικιακές ομάδες πελατών και να προβάλουν στοχευμένες διαφημίσεις για να ελαχιστοποιήσουν το κόστος και να μεγιστοποιήσουν το ποσοστό μετατροπών.
Τώρα, βρείτε παρακάτω μερικές βασικές πηγές εκμάθησης για την επιστήμη των δεδομένων.
Δωρεάν μαθήματα και πόροι βίντεο
Τα παρακάτω είναι μερικά δωρεάν μαθήματα που είναι διαθέσιμα στο YouTube. Επίσης, θα βρείτε μερικές κορυφαίες πλατφόρμες edTech που προσφέρουν δωρεάν εκπαιδευτικό περιεχόμενο.
Μεγάλη Μάθηση
Ξεκινήστε να μαθαίνετε για την ανάγκη για στατιστικά στοιχεία στην επιστήμη δεδομένων παρακολουθώντας αυτό το μάθημα βίντεο του YouTube Great Learning. Το βίντεο εκτείνεται σε 7 ώρες και 12 λεπτά, εξηγώντας διάφορες ζωτικές λειτουργίες των στατιστικών για την επιστήμη δεδομένων.
Για παράδειγμα, εξηγεί τη σχέση μεταξύ μηχανικής μάθησης και στατιστικών, τύπων συνόλων δεδομένων, συσχέτιση, θεωρία πιθανοτήτων, διωνυμική κατανομή και πολλά άλλα.
Υπερεντατικά μαθήματα
Τα στατιστικά CrashCourse από το κανάλι YouTube CrashCourse είναι μια εξαιρετική πηγή για τους υποψηφίους επιστήμης δεδομένων να μάθουν στατιστικά. Υπάρχουν 44 περιεχόμενο βίντεο που εξηγούν όλες τις στατιστικές λειτουργίες αποκλειστικά για την επιστήμη δεδομένων και τη μηχανική εκμάθηση.
Πρέπει να παρακολουθήσετε τα βίντεο με τη σειρά της εμφάνισής τους για να μάθετε τα μαθήματα οργανωμένα. Μπορεί να θέλετε να καθίσετε με στυλό και χαρτί για να εξασκηθείτε στα στατιστικά προβλήματα που συζητούνται στα βίντεο.
Δωρεάν Camp Camp
Θέλετε να μάθετε πώς είναι ένα πανεπιστημιακό μάθημα στατιστικών για την επιστήμη δεδομένων; Παρακολουθήστε αυτό το βίντεο μαθήματος ποιοτικών στατιστικών στο YouTube που διατίθεται από το Free Code Camp.
Μόλις ολοκληρώσετε το μάθημα επιμελώς, θα μάθετε τις δεξιότητες να συλλέγετε, να συνοψίζετε, να οργανώνετε και να ερμηνεύετε δεδομένα. Θα μπορείτε επίσης να ολοκληρώσετε σύνολα δεδομένων συναυλιών.
Ακαδημία Khan
Ένα ακόμη περίτεχνο διαδικτυακό εκπαιδευτικό περιεχόμενο σχετικά με τα στατιστικά είναι αυτό το βίντεο YouTube από την Ακαδημία Khan.
Είναι μια οργανωμένη λίστα βιντεοδιαλέξεων για διάφορα θέματα στατιστικής. Υπάρχουν 67 διαλέξεις βίντεο ελεύθερα διαθέσιμες για πρόσβαση όσο θέλετε.
Στατιστικά στοιχεία του Marin
Ο Marin πηγαίνει από το κανάλι YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics και προσφέρει μια εξαντλητική σειρά διαλέξεων σχετικά με τα στατιστικά στοιχεία για την επιστήμη δεδομένων.
Υπάρχουν 50 βίντεο διαλέξεων που καλύπτουν βασικές στατιστικές λειτουργίες όπως σχέδια μελέτης, διανομές, Z-Scores κ.λπ.
365 Επιστήμη Δεδομένων
Αυτό το βίντεο 365 Data Science στο YouTube σχετικά με την Εισαγωγή στη Στατιστική καλύπτει τις απαιτούμενες λειτουργίες των στατιστικών που απαιτούνται για τους επιστήμονες δεδομένων.
Η λοξότητα, η διακύμανση, τα επίπεδα μέτρησης, οι αριθμητικές μεταβλητές κ.λπ., είναι μερικά αξιοσημείωτα στατιστικά θέματα που θα καλύψει η διάλεξη.
StatQuest
Μάθετε μηχανική μάθηση εφαρμόζοντας στατιστικές συναρτήσεις δίπλα-δίπλα παρακολουθώντας αυτήν τη δωρεάν διάλεξη στο YouTube για ML από το StatQuest.
Υπάρχουν 84 βιντεοδιαλέξεις σε αυτήν τη λίστα αναπαραγωγής. Θα μάθετε ενδιαφέρουσες στατιστικές συναρτήσεις όπως μεροληψία, διακύμανση, πολλαπλή παλινδρόμηση και λογιστική παλινδρόμηση.
Ανθρωπότητα
Είναι ένα έξυπνο βήμα για να αρχίσετε να μαθαίνετε μια νέα δεξιότητα περνώντας από ορισμένους δωρεάν πόρους. Σας βοηθά να πάρετε μια γεύση της δεξιότητας και να μάθετε τις προσπάθειες που απαιτούνται για να την αποκτήσετε με επιτυχία. Για να μάθετε στατιστικά στοιχεία για την επιστήμη δεδομένων, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτό το μάθημα Udacity με τον ίδιο τρόπο.
Θα μάθετε τις απαιτούμενες στατιστικές συναρτήσεις για την επιστήμη δεδομένων όπως:
- Πιθανότητα
- Εκτίμηση
- Ανακάλυψη σχέσεων στα δεδομένα
- Ανάλυση παλινδρόμησης
- Συμπέρασμα
- Κανονική κατανομή και ακραίες τιμές
Το μάθημα είναι ανοιχτό σε όλους. Οι βασικές γνώσεις της άλγεβρας θα βοηθήσουν στην εκτέλεση των εργασιών εξάσκησης.
Εισαγωγή στη στατιστική Bayes: Udemy
Η Μπεϋζιανή στατιστική είναι μια μέθοδος στατιστικών συμπερασμάτων για τη διερεύνηση της πιθανότητας μιας υπόθεσης. Οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν αυτή τη στατιστική συνάρτηση με πολλούς τρόπους. Μπορείτε να μάθετε ολόκληρη την ιδέα δωρεάν ελέγχοντας αυτό το μάθημα Udemy.
Θα μάθετε Μπεϋζιανά στατιστικά σε 4 συνοπτικές ενότητες που περιέχουν 14 διαλέξεις. Θα χρειαστούν περίπου 1 ώρα και 18 λεπτά για να ολοκληρωθεί το μάθημα. Μπορείτε να παρακολουθείτε το μάθημα όσο συχνά θέλετε για να απομνημονεύσετε και να κατανοήσετε τις έννοιες.
Εισαγωγή στη Στατιστική: Coursera
Είναι ένα μάθημα του Πανεπιστημίου του Στάνφορντ που διδάσκεται από μια σχολή του ίδιου πανεπιστημίου και παραδίδεται διαδικτυακά μέσω του Coursera. Αυτό το δωρεάν μάθημα είναι επίσης αυτοδύναμο εκπαιδευτικό υλικό, ώστε να μπορείτε να αλλάξετε τις προθεσμίες σύμφωνα με το πρόγραμμά σας.
Το βασικό περιεχόμενο του μαθήματος είναι:
- Περιγραφικά στατιστικά στοιχεία για την εξερεύνηση δεδομένων
- Συλλογή και δειγματοληψία δεδομένων
- Θεωρία πιθανοτήτων
- Διωνυμική κατανομή
- Ανάλυση παλινδρόμησης
Θα χρειαστούν περίπου 15 ώρες για να ολοκληρωθούν όλα τα μαθήματα. Τέλος, θα κερδίσετε ένα πιστοποιητικό για την επιτυχή ολοκλήρωση.
Στατιστικά στοιχεία και πιθανότητες: Khan Academy
Θέλετε να μάθετε στατιστικά και πιθανότητες για την επιστήμη δεδομένων δωρεάν; Πρέπει να δοκιμάσετε αυτό το παιχνιδοποιημένο εκπαιδευτικό περιεχόμενο από την Ακαδημία Khan. Το περιεχόμενο του μαθήματος περιλαμβάνει τις βασικές αρχές των πιθανοτήτων και της στατιστικής για την επιστήμη των δεδομένων.
Υπάρχουν 16 μαθήματα σε αυτό το περιεχόμενο. Στο τέλος, υπάρχει μια πρόκληση μαθημάτων για να δοκιμάσετε τις δεξιότητές σας και τις γνώσεις σας για τα μαθήματα που διδάσκετε. Επιπλέον, το μάθημα παραδίδει μαθήματα μέσω βίντεο διαλέξεων. Έτσι, είναι ένα μάθημα με αυτορυθμισμένους ρυθμούς κατάλληλο για επαγγελματίες που βρίσκονται στη δουλειά.
Statistics for Data Science with Python: Coursera
Αυτό το μάθημα Coursera έχει γίνει διαθέσιμο από την IBM. Είναι ένα εξαιρετικά αντικειμενικό μάθημα για την εκμάθηση των βασικών αρχών της στατιστικής για την επιστήμη των δεδομένων. Αξιοσημείωτα θέματα μαθημάτων είναι:
- Συλλογή πληροφοριών
- Περιγραφικά στατιστικά στοιχεία για τη σύνοψη δεδομένων
- Οπτικοποίηση και εμφάνιση δεδομένων
- Κατανομές πιθανοτήτων
- δοκιμή υποθέσεων
- Ανάλυση διακύμανσης ή ANOVA
- Ανάλυση συσχέτισης και παλινδρόμησης
Ο εκτιμώμενος χρόνος ολοκλήρωσης του μαθήματος είναι 14 ώρες. Μην ανησυχείτε εάν είστε επαγγελματίας που εργάζεστε, καθώς είναι ένα πλήρες διαδικτυακό και αυτοδύναμο μάθημα.
Μαθηματικά για Μηχανική Μάθηση Ειδίκευση: Coursera
Τα μαθηματικά είναι αδιαχώριστα από τη μηχανική μάθηση, την τεχνητή νοημοσύνη και την επιστήμη δεδομένων. Μπορείτε να μάθετε ακριβώς τι χρειάζεστε για να γίνετε επιτυχημένος επαγγελματίας στις παραπάνω θέσεις με την εγγραφή σας σε αυτό το μάθημα Coursera.
Το Imperial College του Λονδίνου προσφέρει αυτό το μάθημα μέσω της Coursera, της κορυφαίας πλατφόρμας διαδικτυακών μαθημάτων. Πρόκειται για ένα εκπαιδευτικό σεμινάριο 3 που παραδίδεται από τέσσερις βετεράνους εκπαιδευτές. Με 4 ώρες την εβδομάδα, μπορείτε να ολοκληρώσετε την εκπαίδευση σε 4 μήνες.
Ηλεκτρονικά μαθήματα επί πληρωμή
Εάν αναζητάτε επίσης εξαντλητικό μαθησιακό περιεχόμενο που καλύπτει ολόκληρο τον κλάδο, ακολουθούν ορισμένοι εκπαιδευτικοί πόροι επί πληρωμή για εσάς:
Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics: Udemy
Εάν θέλετε να μάθετε τη θεωρία πιθανοτήτων και τις στατιστικές για να εφαρμόσετε τις λειτουργίες επιχειρηματικής ανάλυσης και επιστήμης δεδομένων, πρέπει να ελέγξετε αυτό το μάθημα Udemy. Μερικά αξιοσημείωτα μαθήματα είναι:
- Μέση τετραγωνική απόκλιση ρίζας (RMSE)
- Μέσο απόλυτο σφάλμα (MAE)
- Έλεγχος υποθέσεων
- Έλεγχος σημασίας μηδενικής υπόθεσης ή τιμή p
- Σφάλμα τύπου I & τύπου II
- Περιγραφικά στατιστικά
- Θεωρία πιθανοτήτων
- Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση
Πρόκειται για ένα διαδικτυακό εκπαιδευτικό σεμινάριο με 91 διαλέξεις που εκτείνονται σε εννέα ενότητες. Η εκτιμώμενη διάρκεια του περιεχομένου του μαθήματος είναι 11 ώρες και 24 λεπτά.
Γίνετε Master Probability & Statistics: Udemy
Η εκμάθηση των θεωριών δεν αρκεί. Πρέπει να εξασκηθείτε σε δείγματα προβλημάτων και ερωτήσεων για να ελέγξετε την εμπιστοσύνη σας. Ως εκ τούτου, μπορείτε να δείτε αυτό το μάθημα Udemy για να λάβετε ιδέες και δείγματα ερωτήσεων. Μερικά από τα βασικά θέματα του μαθήματος είναι:
- Βασικά εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων όπως γραφήματα πίτας, γραφήματα ράβδων, διαγράμματα Venn, διαγράμματα κουκκίδων, ιστογράμματα και άλλα
- Στατιστική κατανομή δεδομένων χρησιμοποιώντας Z-Score, τυπική απόκλιση, κανονική κατανομή, διακύμανση και μέσο όρο
- Ανάλυση παλινδρόμησης
- Δειγματοληψία δεδομένων
- Έλεγχος υποθέσεων
Το μάθημα αποτελείται από 10 ενότητες και 141 βίντεο διαλέξεων. Στο τέλος κάθε ενότητας υπάρχει και μια πρακτική δοκιμασία. Στο τέλος του γενικού μαθήματος ακολουθεί τελική εξέταση.
Statistics Fundamentals with Python: DataCamp
Η Python είναι η ζωτική γλώσσα προγραμματισμού για την επιστήμη των δεδομένων. Ως εκ τούτου, πρέπει να μάθετε πώς να εφαρμόζετε στατιστικά στοιχεία χρησιμοποιώντας κωδικοποίηση Python. Αυτό το κομμάτι δεξιοτήτων DataCamp μπορεί να σας βοηθήσει να μάθετε στατιστικά από την οπτική γωνία της Python. Καταπληκτικό περιεχόμενο μαθημάτων:
- Συνοπτικά στατιστικά στοιχεία και πιθανότητες
- Στατιστικά μοντέλα όπως logistics και γραμμική παλινδρόμηση
- Τεχνικές δειγματοληψίας δεδομένων
- Συμπεράστε από ένα εκτεταμένο σύνολο δεδομένων εκτελώντας μια δοκιμή υποθέσεων
Ολόκληρη η διαδρομή δεξιοτήτων αποτελείται από 5 μαθήματα. Κάθε μάθημα είναι διάρκειας 4 ωρών. Ως εκ τούτου, θα χρειαστούν 20 ώρες για να ολοκληρωθεί η διαδρομή δεξιοτήτων.
Βασικές αρχές στατιστικής με R: DataCamp
Ακόμα ένα κομμάτι δεξιοτήτων από το DataCamp σάς βοηθά να μάθετε στατιστικά στοιχεία για την επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιώντας τη γλώσσα R. Η R είναι η πιο δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού για γραφικά οπτικοποίησης δεδομένων και στατιστικούς υπολογισμούς. Τα βασικά θέματα του κομματιού δεξιοτήτων είναι:
- Εισαγωγή στη στατιστική στο R
- Εισαγωγή στην ανάλυση παλινδρόμησης στο R
- Δειγματοληψία δεδομένων στο R
- Ενδιάμεση παλινδρόμηση στο R
- Έλεγχος υποθέσεων στο R
Τα 5 μαθήματα σε αυτό το κομμάτι δεξιοτήτων είναι 4 ώρες το καθένα και ο συνολικός χρόνος ολοκλήρωσης είναι 20.
Βιβλία από το Amazon
Βασικά μαθηματικά για την επιστήμη των δεδομένων: Amazon
Αυτό το βιβλίο είναι μια εξαιρετική πηγή για να βρείτε όλα τα απαιτούμενα μαθηματικά θέματα όπως η γραμμική άλγεβρα, ο λογισμός, οι πιθανότητες και για να μην αναφέρουμε τα στατιστικά. Το βιβλίο εξηγεί και δείχνει την εφαρμογή των νευρωνικών δικτύων, της γραμμικής παλινδρόμησης και της λογιστικής παλινδρόμησης σε έργα επιστήμης δεδομένων.
Θα μάθετε επίσης να αντλείτε στατιστική σημασία και να ερμηνεύετε τις τιμές p από ένα εκτεταμένο σύνολο δεδομένων εφαρμόζοντας έλεγχο υποθέσεων και περιγραφικά στατιστικά στοιχεία. Το βιβλίο είναι διαθέσιμο ως eBook για συσκευές Kindle και χαρτόδετο για όσους αγαπούν τα φυσικά βιβλία.
Πρακτικές στατιστικές για επιστήμονες δεδομένων: Amazon
Μάθετε πρακτικά στατιστικά στοιχεία για την επιστήμη δεδομένων και την υλοποίησή της χρησιμοποιώντας τη γλώσσα προγραμματισμού Python και R χωρίς κόπο από αυτό το βιβλίο του Amazon. Ο συγγραφέας περιγράφει ρητά ποιο μέρος των στατιστικών είναι απαραίτητο για τους επιστήμονες δεδομένων και ποιο μέρος όχι.
Το βιβλίο θα καλύπτει βασικές στατιστικές λειτουργίες όπως τυχαία δειγματοληψία, ανάλυση παλινδρόμησης, τεχνικές ταξινόμησης και μεθόδους μηχανικής μάθησης. Μπορείτε να διαθέτετε αυτό το εύχρηστο βιβλίο ως αντίγραφο με χαρτόδετο, σπειροδεμένο αντίγραφο ή ψηφιακό αντίγραφο για το Kindle.
Naked Statistics: Amazon
Αυτό το βιβλίο σας διδάσκει τα απαραίτητα εργαλεία στατιστικής για την επιστήμη των δεδομένων. Θα λάβετε μια σύντομη και κατανοητή διευκρίνιση των στατιστικών εννοιών όπως η ανάλυση παλινδρόμησης, η συσχέτιση, το συμπέρασμα και άλλα.
Μελετώντας και κατανοώντας τις διάφορες ανάγκες των μαθητών, η Amazon έχει κάνει αυτό το βιβλίο διαθέσιμο σε μορφές όπως Kindle, σκληρό εξώφυλλο, συμπαγής δίσκος MP3, χαρτόδετο βιβλίο και Audiobook.
συμπέρασμα
Εάν είστε μεσαίου επιπέδου ή έμπειρος επιστήμονας δεδομένων, γνωρίζετε ήδη τη σημασία των στατιστικών για την επιστήμη δεδομένων. Οι νέοι απόφοιτοι μπορούν να το μάθουν όπως περιγράφεται παραπάνω σε αυτό το άρθρο.
Γνωρίζοντας ποια μαθήματα στατιστικής απαιτούνται για την επιστήμη δεδομένων, θα επενδύσετε πολλούς μήνες μαθαίνοντας το σύνολο των στατιστικών. Μπορείτε να βρείτε αυτήν την πολύτιμη γνώση εξερευνώντας οποιονδήποτε ή όλους τους παραπάνω πόρους για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων.
Μπορεί επίσης να σας ενδιαφέρει η ενισχυτική μάθηση για τα μοντέλα ML σας.