Datavidenskab letter den rentable brug af petabytes data af smart, virksomheder, finansielle institutioner, sundhedscentre og mere. Og datavidenskab er drevet af den matematiske disciplin, statistik. Lær derfor statistik for datavidenskab for at blive en succesfuld dataforsker.
Denne artikel viser nogle berømte, kortfattede og kortfattede videoressourcer og onlinekurser, der vil hjælpe dig med at lære datavidenskabsstatistikker uden besvær. Læs videre for at komme et skridt videre i din datavidenskabsrejse.
Indholdsfortegnelse
Hvorfor skal du lære statistik for datavidenskab?
Websites og apps indsamler enorme mængder data hvert sekund. Men de giver ikke nogen mening, før der er et mønster. Statistik hjælper dig med at få mening i rådata ved at finde et mønster.
Når datavidenskabsfolk får store datasæt, anvender de beskrivende statistik til at transskribere undersøgelserne eller observationerne til noget, der giver indsigt.
Derefter bruger datavidenskabsmænd inferentielle statistikker til at analysere små dele af hele datasættet for at relatere resultaterne til datasættets kilde, som en befolkning i et land.
Derfor skal du lære statistik for at besvare datavidenskabelige spørgsmål som:
- De vitale funktioner i ethvert datasæt eller undersøgelsesdata
- Måder at designe produktudviklingsstrategi
- Opsætning af præstationsmålinger og deres tabeller
- Forudsigelse af forventede eller almindelige resultater fra et projekt
- Bevarelse af gyldige data og kassering af støj
Betydningen af statistik i datavidenskab
Datarensning
Statistik er kraftfuld til at validere, om dataene blev indsamlet i henhold til undersøgelsesplanen. Statistiske metoder hjælper også dataforskere med at eliminere støj, forfalskede data, irrelevante data og overflødige data. Således bliver de strukturerede data klar som input til ethvert maskinlæringsprogram.
Analyse af data
I dataanalyse skal du anvende statistiske funktioner som middelværdi, median, tilstand, varians og fordelinger. Også til prognoser hjælper statistik med at forudsige specifikke resultater fra en datamodel.
Statistik er nøglen til at forstå data, forbedre datamodellen og hvorfor datasættet har genereret specifikke værdier.
Klassificeringsmetoder
Logistisk regression er en sådan metode, som dataforskere bruger overdrevent. De anvender denne statistiske funktion til at forudsige kvalitative svar baseret på mønstre observeret i datamodellen.
Klynger
Endnu en vigtig statistisk funktion hjælper dataforskere med at adskille en befolkning. For eksempel kan dataforskere anvende klyngedannelse for at adskille forskellige aldersgrupper af kunder og køre målrettede annoncer for at minimere omkostningerne og maksimere konverteringsraten.
Find nu nedenfor nogle væsentlige læringsressourcer til datavidenskab.
Gratis kurser og videoressourcer
Følgende er nogle gratis kurser, der er tilgængelige på YouTube. Du vil også finde nogle top edTech-platforme, der tilbyder gratis læringsindhold.
Fantastisk læring
Begynd at lære om behovet for statistik inden for datavidenskab ved at se dette Great Learning YouTube-videokursus. Videoen strækker sig over 7 timer og 12 minutter og forklarer forskellige vitale funktioner i statistik for datavidenskab.
For eksempel forklarer det forholdet mellem maskinlæring og statistik, typer af datasæt, korrelation, sandsynlighedsteori, binomial fordeling og mere.
Lyn kursus
CrashCourse Statistics fra YouTube-kanalen CrashCourse er en fremragende kilde for datavidenskabsaspiranter til at lære statistik. Der er 44 videoindhold, der forklarer alle de statistiske funktioner, der er eksklusive for datavidenskab og maskinlæring.
Du skal se videoerne i rækkefølge efter deres udseende for at lære lektionerne på en organiseret måde. Du vil måske sidde med pen og papir for at øve dig i de statistiske problemer, der er diskuteret i videoerne.
Gratis kodelejr
Vil du vide, hvordan et universitetskursus i statistik for datavidenskab ser ud? Se denne kvalitetsstatistikkursusvideo på YouTube gjort tilgængelig af Free Code Camp.
Når du har gennemgået lektionen flittigt, vil du lære færdighederne til at indsamle, opsummere, organisere og fortolke data. Du vil også være i stand til at afslutte gig-datasæt.
Khan Academy
Endnu et omfattende online læringsindhold om statistik er denne YouTube-video fra Khan Academy.
Det er en organiseret liste over videoforedrag om forskellige emner inden for statistik. Der er 67 videoforedrag frit tilgængelige, så du kan få adgang til så meget, du vil.
Statistik af Marin
Marin går forbi YouTube-kanalen MarinStatsLectures-R Programming & Statistics og tilbyder en udtømmende foredragsserie om statistik til datavidenskab.
Der er 50 forelæsningsvideoer, der dækker væsentlige statistikfunktioner som studiedesign, distributioner, Z-Scores osv.
365 Datavidenskab
Denne 365 Data Science YouTube-video om introduktion til statistik dækker de påkrævede funktioner i statistik, som er nødvendige for dataforskere.
Skævhed, varians, måleniveauer, numeriske variable osv. er nogle bemærkelsesværdige statistiske emner, som foredraget vil dække.
StatQuest
Lær maskinlæring ved at anvende statistiske funktioner side om side ved at se dette gratis YouTube-foredrag om ML fra StatQuest.
Der er 84 videoforedrag i denne afspilningsliste. Du vil lære interessante statistiske funktioner som bias, varians, multipel regression og logistisk regression.
Udacity
Det er et smart skridt at begynde at lære en ny færdighed ved at gennemgå nogle gratis ressourcer. Det hjælper dig med at få et glimt af færdigheden og kende den indsats, der skal til for at opnå den med succes. For at lære statistik til datavidenskab kan du bruge dette Udacity-kursus på samme måde.
Du vil lære de nødvendige statistiske funktioner til datavidenskab som:
- Sandsynlighed
- Skøn
- Opdagelse af sammenhænge i data
- Regressions analyse
- Inferens
- Normalfordeling og outliers
Kurset er åbent for alle. Grundlæggende viden om algebra vil være nyttig til at udføre praksisopgaverne.
Introduktion til Bayesiansk statistik: Udemy
Bayesiansk statistik er en statistisk inferensmetode til at udforske sandsynligheden for en hypotese. Dataforskere bruger denne statistiske funktion på mange måder. Du kan lære hele konceptet gratis ved at tjekke dette Udemy-kursus ud.
Du lærer Bayesiansk statistik i 4 kortfattede afsnit indeholdende 14 forelæsninger. Det vil tage omkring 1 time og 18 minutter at gennemføre kurset. Du kan gennemgå kurset så ofte, du vil, for at lære og forstå begreberne udenad.
Introduktion til statistik: Coursera
Det er et Stanford University-kursus, der undervises af et fakultet på samme universitet og leveres online via Coursera. Dette gratis kursus er også træningsmateriale i eget tempo, så du kan ændre deadlines i henhold til din tidsplan.
Det vigtigste kursusindhold er:
- Beskrivende statistik til dataudforskning
- Indsamling og prøveudtagning af data
- Sandsynlighedsteori
- Binomial fordeling
- Regressions analyse
Det vil tage omkring 15 timer at gennemføre alle lektionerne. Endelig får du et certifikat for vellykket gennemførelse.
Statistik og sandsynlighed: Khan Academy
Vil du lære statistik og sandsynlighed for datavidenskab gratis? Du skal prøve dette gamified læringsindhold fra Khan Academy. Kursets indhold omfatter det grundlæggende i sandsynlighed og statistik for datavidenskab.
Der er 16 lektioner i dette indhold. I sidste ende er der en kursusudfordring for at teste dine færdigheder og viden om de underviste lektioner. Endvidere leverer kurset lektioner via videoforelæsninger. Det er således et kursus i eget tempo, der er velegnet til professionelle på jobbet.
Statistik for datavidenskab med Python: Coursera
Dette Coursera-kursus er gjort tilgængeligt af IBM. Det er et yderst objektivt kursus at lære byggestensprincipperne for statistik til datavidenskab. Bemærkelsesværdige kursemner er:
- Data indsamling
- Beskrivende statistik til dataopsummering
- Visualisering og visning af data
- Sandsynlighedsfordelinger
- hypotese testning
- Variansanalyse eller ANOVA
- Korrelations- og regressionsanalyse
Den estimerede gennemførelsestid er 14 timer. Ikke bekymre dig, hvis du er en arbejdende professionel, da det er et komplet online-kursus i eget tempo.
Matematik til Machine Learning Specialisering: Coursera
Matematik er uadskilleligt fra maskinlæring, kunstig intelligens og datavidenskab. Du kan lære præcis, hvad du har brug for for at blive en succesfuld professionel i ovenstående nicher ved at tilmelde dig dette Coursera-kursus.
Imperial College of London tilbyder dette kursus gennem Coursera, den førende online kursusplatform. Det er et 3 træningskursus leveret af fire veteran instruktører. Med 4 timer om ugen kan du gennemføre uddannelsen på 4 måneder.
Betalte onlinekurser
Hvis du også leder efter udtømmende læringsindhold, der dækker hele disciplinen, er her nogle betalte læringsressourcer til dig:
Statistik og matematik for datavidenskab og dataanalyse: Udemy
Hvis du vil lære sandsynlighedsteori og statistik til at anvende forretningsanalyse og datavidenskabelige funktioner, skal du tjekke dette Udemy-kursus. Nogle bemærkelsesværdige lektioner er:
- Root mean square deviation (RMSE)
- Gennemsnitlig absolut fejl (MAE)
- Hypotese testning
- Nul-hypotese signifikanstest eller p-værdi
- Type I og type II fejl
- Beskrivende statistik
- Sandsynlighedsteori
- Multipel lineær regression
Det er et online-kursus i eget tempo med 91 forelæsninger, der spænder over ni sektioner. Kursusets estimerede længde er 11 timer og 24 minutter.
Bliv en sandsynligheds- og statistikmester: Udemy
At lære teorierne er ikke nok. Du skal øve dig i eksempler på problemer og spørgsmål for at teste din selvtillid. Derfor kan du tjekke dette Udemy-kursus for at få både ideer og prøvespørgsmål. Nogle af kursets vigtigste emner er:
- Væsentlige datavisualiseringsværktøjer som cirkeldiagrammer, søjlediagrammer, Venn-diagrammer, prikplot, histogrammer og mere
- Statistisk fordeling af data ved hjælp af Z-Score, standardafvigelse, normalfordeling, varians og middelværdi
- Regressions analyse
- Datasampling
- Hypotese testning
Kurset består af 10 afsnit og 141 forelæsningsvideoer. I slutningen af hvert afsnit er der også en praksistest. Ved afslutningen af det samlede forløb er der afsluttende eksamen.
Statistik Fundamentals med Python: DataCamp
Python er det vitale programmeringssprog for datavidenskab. Derfor skal du lære, hvordan du implementerer statistik ved hjælp af Python-kodning. Dette DataCamp-færdighedsspor kan hjælpe dig med at lære statistik fra Pythons perspektiv. Fantastisk kursusindhold:
- Sammenfattende statistik og sandsynlighed
- Statistiske modeller som logistik og lineær regression
- Teknikker til datasampling
- Konkluder ud fra et omfattende datasæt ved at udføre en hypotesetest
Hele færdighedssporet består af 5 baner. Hvert kursus varer 4 timer. Derfor ville det tage 20 timer at gennemføre færdighedssporet.
Statistik Fundamentals med R: DataCamp
Endnu et færdighedsspor fra DataCamp hjælper dig med at lære statistik for datavidenskab ved hjælp af R-sproget. R er det mest populære programmeringssprog til datavisualiseringsgrafik og statistisk databehandling. De vigtigste emner for færdighedsspor er:
- Introduktion til statistik i R
- Introduktion til regressionsanalyse i R
- Datasampling i R
- Mellemliggende regression i R
- Hypotesetest i R
De 5 kurser på dette færdighedsspor er 4 timer hver, og den samlede gennemførelsestid er 20.
Bøger fra Amazon
Essential Math for Data Science: Amazon
Denne bog er en fremragende kilde til at finde alle de nødvendige matematiske emner som lineær algebra, calculus, sandsynlighed og for ikke at nævne statistik. Bogen forklarer og viser anvendelsen af neurale netværk, lineær regression og logistisk regression i datavidenskabelige projekter.
Du vil også lære at udlede statistisk signifikans og fortolke p-værdier fra et omfattende datasæt ved at anvende hypotesetestning og beskrivende statistik. Bogen er tilgængelig som en e-bog til Kindle-enheder og paperback for dem, der kan lide fysiske bøger.
Praktisk statistik for dataforskere: Amazon
Lær praktisk statistik for datavidenskab og dens implementering ved hjælp af Python og R programmeringssprog uden besvær fra denne Amazon-bog. Forfatteren beskriver eksplicit, hvilken del af statistikken der er nødvendig for dataforskere, og hvilken del der ikke er.
Bogen vil dække nøglestatistikfunktioner som tilfældig prøveudtagning, regressionsanalyse, klassifikationsteknikker og maskinlæringsmetoder. Du kan eje denne praktiske bog som en paperback-kopi, spiralbundet kopi eller digital kopi til Kindle.
Nøgen statistik: Amazon
Denne bog lærer dig de uundværlige værktøjer til statistik til datavidenskab. Du får en kort og letforståelig afklaring af statistiske begreber som regressionsanalyse, korrelation, inferens med mere.
Ved at studere og forstå elevernes forskellige behov har Amazon gjort denne bog tilgængelig i formater som Kindle, hardcover, MP3-compact disk, paperback og lydbog.
Konklusion
Hvis du er en dataforsker på mellemniveau eller ekspert, kender du allerede vigtigheden af statistik for datavidenskab. Nye kandidater kan lære det som beskrevet ovenfor i denne artikel.
Når du ved, hvilke statistiklektioner der kræves til datavidenskab, vil du investere mange måneder i at lære hele statistikken. Du kan finde denne værdifulde viden ved at udforske en eller flere af ovenstående ressourcer for at blive dataforsker.
Du kan også være interesseret i forstærkende læring til dine ML-modeller.