Statistikkens Betydning i Dataanalyse
Dataanalyse har blitt en hjørnestein i moderne virksomhet, vitenskap og finans. Evnen til å trekke innsikt fra enorme datamengder, ofte i petabyte-skala, er avgjørende. Det er statistikk, den matematiske disiplinen, som driver denne evnen. Derfor er det essensielt for alle som ønsker å bli en fremgangsrik dataforsker å mestre statistikk.
Denne artikkelen gir deg en oversikt over ressurser, inkludert videokurs og online læringsplattformer, som kan hjelpe deg å lære statistikk for dataanalyse på en effektiv måte. Les videre for å ta et steg videre på din reise inn i datavitenskap.
Hvorfor er Statistikk Viktig for Dataanalyse?
Nettsteder og applikasjoner genererer enorme mengder data hvert eneste sekund. Disse rådataene gir imidlertid ikke mening før de analyseres for å finne mønstre. Statistikk er verktøyet som hjelper oss å avdekke disse mønstrene og forstå dataene.
Dataforskere bruker deskriptiv statistikk for å omdanne rådata til forståelig informasjon. Dette gjør det mulig å få innsikt fra observasjoner og undersøkelser.
Videre benytter dataforskere inferensiell statistikk for å analysere utvalg av data og trekke konklusjoner om hele datasettet, for eksempel en befolkningsgruppe i et land.
Statistikk er avgjørende for å svare på sentrale spørsmål i dataanalyse, som:
- Forstå de grunnleggende egenskapene til et datasett.
- Utvikle strategier for produktutvikling.
- Definere og presentere resultater i tabeller og grafer.
- Forutsi potensielle utfall av et prosjekt.
- Sondre mellom relevant data og støy.
Statistikkens Rolle i Dataanalyse
Datarensing
Statistikk spiller en viktig rolle i å validere om data er samlet inn i samsvar med planene for en undersøkelse. Ved hjelp av statistiske metoder kan dataforskere identifisere og eliminere støy, feilaktige data, irrelevante data og duplikater, og dermed forberede strukturerte data for bruk i maskinlæring.
Dataanalyse
I dataanalyse benyttes statistiske funksjoner som gjennomsnitt, median, modus, varians og distribusjoner. Statistikk er også avgjørende for å forutsi utfall basert på datamodeller.
Forståelse av statistikk er nøkkelen til å analysere data, forbedre datamodeller og forklare hvorfor et datasett genererer spesifikke verdier.
Klassifiseringsmetoder
Logistisk regresjon er en mye brukt metode i dataanalyse. Dataforskere benytter denne funksjonen for å forutsi kvalitativ respons basert på mønstre observert i en datamodell.
Gruppering
Statistiske metoder for gruppering hjelper dataforskere å segmentere en befolkning. For eksempel kan gruppering brukes til å dele inn kunder etter alder, slik at man kan målrette annonser mer effektivt og redusere kostnader.
Nedenfor finner du en liste over ressurser som kan hjelpe deg med å lære statistikk for datavitenskap.
Gratis Kurs og Videoressurser
Det finnes en rekke gratis kurs tilgjengelig på YouTube, i tillegg til innhold på ledende online læringsplattformer.
Great Learning
Great Learning tilbyr en 7 timer og 12 minutter lang YouTube-video som forklarer betydningen av statistikk innen dataanalyse. Her lærer du om forholdet mellom maskinlæring og statistikk, datatyper, korrelasjon, sannsynlighetsteori og binomisk fordeling.
CrashCourse
YouTube-kanalen CrashCourse tilbyr en serie med 44 videoer om statistikk, som er et verdifullt verktøy for de som ønsker å jobbe med dataanalyse. Videoene dekker statistiske funksjoner relevante for dataanalyse og maskinlæring.
Det anbefales å se videoene i rekkefølge for en organisert læringsopplevelse. Ha penn og papir tilgjengelig for å jobbe med problemene som presenteres i videoene.
Free Code Camp
Free Code Camp tilbyr en kvalitetsvideo på YouTube som gir et innblikk i hvordan et universitetskurs i statistikk for dataanalyse kan se ut.
Dette kurset dekker ferdigheter innen innsamling, organisering og tolkning av data, samt hvordan man trekker konklusjoner fra store datasett.
Khan Academy
Khan Academy har en organisert serie med videoforelesninger om statistikk, med 67 videoer som er tilgjengelige for fri bruk.
Statistikk av Marin
YouTube-kanalen MarinStatsLectures-R Programming & Statistics tilbyr en serie med 50 videoforelesninger om statistikk for dataanalyse. Kurset dekker emner som studiedesign, distribusjoner og Z-score.
365 Datavitenskap
365 Data Science tilbyr en YouTube-video som introduserer statistikk, og dekker funksjoner som er nødvendige for dataforskere. Her får du lære om temaer som skjevhet, varians, målenivåer og numeriske variabler.
StatQuest
StatQuest tilbyr en gratis YouTube-forelesning om maskinlæring, hvor statistiske funksjoner blir brukt side om side med maskinlæring. Spillelisten inneholder 84 videoforelesninger om emner som skjevhet, varians og regresjon.
Udacity
Udacity tilbyr et gratis kurs i statistikk for dataanalyse som er en god introduksjon til feltet. Kurset gir deg et innblikk i hvilke ferdigheter som kreves og innsatsen du må legge ned.
Kurset dekker viktige statistiske funksjoner, inkludert:
- Sannsynlighet
- Estimering
- Sammenhenger i data
- Regresjonsanalyse
- Inferens
- Normalfordeling og uteliggere
Grunnleggende algebra-kunnskaper anbefales for å fullføre oppgavene i kurset.
Introduksjon til Bayesiansk Statistikk: Udemy
Udemy tilbyr et gratis kurs om Bayesiansk statistikk, som er en statistisk metode for å utforske sannsynligheten for en hypotese. Kurset er delt inn i fire deler og tar omtrent 1 time og 18 minutter å fullføre.
Introduksjon til Statistikk: Coursera
Coursera tilbyr et gratis kurs fra Stanford University, som er selvstyrt og fleksibelt. Kurset dekker deskriptiv statistikk, datainnsamling, sannsynlighetsteori, binomisk fordeling og regresjonsanalyse.
Kurset tar omtrent 15 timer å fullføre, og du mottar et sertifikat ved fullført kurs.
Statistikk og Sannsynlighet: Khan Academy
Khan Academy tilbyr en gamified læringsopplevelse for å lære statistikk og sannsynlighet, som dekker grunnleggende statistikk for dataanalyse. Kurset inkluderer 16 leksjoner og en avsluttende test.
Statistikk for Datavitenskap med Python: Coursera
IBM tilbyr et kurs på Coursera som fokuserer på grunnleggende statistikk for dataanalyse ved hjelp av Python. Kurset omfatter datainnsamling, deskriptiv statistikk, datavisualisering, sannsynlighetsfordelinger, hypotesetesting, ANOVA og regresjonsanalyse.
Kurset tar omtrent 14 timer å fullføre og er selvstyrt.
Matematikk for Maskinlæring Spesialisering: Coursera
Imperial College of London tilbyr et 3-delt kurs på Coursera som fokuserer på matematikk for maskinlæring, kunstig intelligens og dataanalyse. Kurset tar 4 måneder å fullføre med 4 timer per uke.
Betalte Nettkurs
For mer omfattende læringsinnhold, finnes det også betalte ressurser:
Statistikk og Matematikk for Datavitenskap og Dataanalyse: Udemy
Dette Udemy-kurset gir en innføring i sannsynlighetsteori og statistikk for forretningsanalyse og dataanalyse. Det dekker emner som RMSE, MAE, hypotesetesting, beskrivende statistikk, sannsynlighetsteori og multippel lineær regresjon.
Kurset består av 91 forelesninger over ni seksjoner, med en estimert lengde på 11 timer og 24 minutter.
Bli en Sannsynlighets- og Statistikkmester: Udemy
Udemy tilbyr et kurs som gir både teoretisk kunnskap og praktiske eksempler. Kurset dekker temaer som datavisualiseringsverktøy, statistisk fordeling, regresjonsanalyse, datasampling og hypotesetesting.
Kurset består av 10 seksjoner med 141 forelesninger, i tillegg til praksisprøver og en avsluttende eksamen.
Grunnleggende Statistikk med Python: DataCamp
DataCamp tilbyr et ferdighetsspor som lærer deg å bruke statistikk med Python. Kurset dekker oppsummerende statistikk, sannsynlighet, statistiske modeller og datasampling.
Ferdighetssporet består av 5 kurs, hver på 4 timer, og tar totalt 20 timer å fullføre.
Statistikk Fundamentals med R: DataCamp
DataCamp tilbyr også et ferdighetsspor som lærer deg å bruke statistikk med R, som er populært for datavisualisering og statistisk databehandling. Kurset dekker introduksjon til statistikk, regresjonsanalyse, datasampling og hypotesetesting.
Ferdighetssporet består av 5 kurs, hver på 4 timer, og tar totalt 20 timer å fullføre.
Bøker fra Amazon
Essensiell Matematikk for Datavitenskap: Amazon
Denne boken dekker matematikkemner som lineær algebra, kalkulus, sannsynlighet og statistikk. Boken forklarer også bruken av nevrale nettverk, lineær regresjon og logistisk regresjon i datavitenskapelige prosjekter.
Praktisk Statistikk for Dataforskere: Amazon
Denne boken gir en praktisk tilnærming til statistikk for dataanalyse og viser hvordan du kan implementere statistikk ved hjelp av Python og R. Boken dekker statistiske funksjoner, tilfeldig prøvetaking, regresjonsanalyse, klassifiseringsteknikker og maskinlæring.
Nakenstatistikk: Amazon
Denne boken gir en lettfattelig forklaring på statistiske begreper som regresjonsanalyse, korrelasjon og inferens. Boken er tilgjengelig i flere formater, inkludert e-bok, hardcover, lydbok og pocketbok.
Konklusjon
Enten du er en erfaren dataforsker eller nettopp har startet din reise innen dataanalyse, er statistikk en avgjørende ferdighet. Ved hjelp av ressursene som er presentert i denne artikkelen, kan du bygge et solid fundament i statistikk og forbedre dine datavitenskapelige evner. Det finnes et vell av informasjon tilgjengelig, så utforsk de ressurser som best passer dine behov, og ta det første skrittet mot å bli en dyktig dataforsker.
Du kan også være interessert i forsterkende læring for ML-modellene dine.