Datavitenskap muliggjør lønnsom bruk av petabyte med data av smart, bedrifter, finansinstitusjoner, helsesentre og mer. Og datavitenskap er drevet av den matematiske disiplinen statistikk. Lær derfor statistikk for datavitenskap for å bli en vellykket dataforsker.
Denne artikkelen viser noen kjente, konsise og konsise videoressurser og nettkurs som vil hjelpe deg å lære datavitenskapelig statistikk uten problemer. Les videre for å komme et skritt videre i din datavitenskapelige reise.
Innholdsfortegnelse
Hvorfor bør du lære statistikk for datavitenskap?
Nettsteder og apper samler inn enorme mengder data hvert sekund. Men de gir ingen mening før det er et mønster. Statistikk hjelper deg å forstå rådata ved å finne et mønster.
Når dataforskere får store datasett, bruker de beskrivende statistikk for å transkribere undersøkelsene eller observasjonene til noe som gir innsikt.
Deretter bruker dataforskere inferensiell statistikk for å analysere små deler av hele datasettet for å relatere funnene til datasettets kilde, som en befolkning i et land.
Derfor må du lære statistikk for å svare på datavitenskapelige spørsmål som:
- De vitale funksjonene til ethvert datasett eller undersøkelsesdata
- Måter å designe produktutviklingsstrategi
- Sette opp resultatberegninger og deres tabeller
- Forutsi forventede eller vanlige resultater fra et prosjekt
- Beholder gyldige data og forkaster støy
Viktigheten av statistikk i datavitenskap
Data rensing
Statistikk er kraftig for å validere om dataene ble samlet inn i henhold til undersøkelsesplanen. Statistiske metoder hjelper også dataforskere med å eliminere støy, forfalskede data, irrelevante data og overflødige data. Dermed blir de strukturerte dataene klare som input for ethvert maskinlæringsprogram.
Analyserer data
I dataanalyse må du bruke statistiske funksjoner som gjennomsnitt, median, modus, varians og distribusjoner. Også for prognoser hjelper statistikk med å forutsi spesifikke utfall fra en datamodell.
Statistikk er nøkkelen til å forstå data, forbedre datamodellen og hvorfor datasettet har generert spesifikke verdier.
Klassifiseringsmetoder
Logistisk regresjon er en slik metode som dataforskere bruker overdrevent. De bruker denne statistiske funksjonen for å forutsi kvalitative svar basert på mønstre observert i datamodellen.
Gruppering
Enda en viktig statistisk funksjon hjelper dataforskere å skille en populasjon. Dataforskere kan for eksempel bruke gruppering for å skille ulike aldersgrupper av kunder og kjøre målrettede annonser for å minimere kostnadene og maksimere konverteringsfrekvensen.
Nedenfor finner du noen viktige læringsressurser for datavitenskap.
Gratis kurs og videoressurser
Følgende er noen gratis kurs som er tilgjengelige på YouTube. Du vil også finne noen topp edTech-plattformer som tilbyr gratis læringsinnhold.
Flott læring
Begynn å lære om behovet for statistikk innen datavitenskap ved å se dette YouTube-videokurset Great Learning. Videoen strekker seg over 7 timer og 12 minutter, og forklarer ulike viktige funksjoner til statistikk for datavitenskap.
For eksempel forklarer det forholdet mellom maskinlæring og statistikk, typer datasett, korrelasjon, sannsynlighetsteori, binomial fordeling og mer.
Lynkurs
CrashCourse Statistics fra YouTube-kanalen CrashCourse er en utmerket kilde for datavitenskapsaspiranter for å lære statistikk. Det er 44 videoinnhold som forklarer alle de statistiske funksjonene som er eksklusive for datavitenskap og maskinlæring.
Du må se videoene i rekkefølge etter utseende for å lære leksjonene på en organisert måte. Det kan være lurt å sitte med penn og papir for å øve på de statistiske problemene som er omtalt i videoene.
Gratis kodeleir
Vil du vite hvordan et universitetskurs i statistikk for datavitenskap ser ut? Se denne kvalitetsstatistikkkursvideoen på YouTube gjort tilgjengelig av Free Code Camp.
Når du har gått grundig gjennom leksjonen, vil du lære ferdighetene til å samle inn, oppsummere, organisere og tolke data. Du vil også kunne konkludere gig-datasett.
Khan Academy
Nok et forseggjort nettbasert læringsinnhold om statistikk er denne YouTube-videoen fra Khan Academy.
Det er en organisert liste over videoforelesninger om ulike statistikkemner. Det er 67 videoforelesninger fritt tilgjengelig for å få tilgang til så mye du vil.
Statistikk av Marin
Marin går innom YouTube-kanalen MarinStatsLectures-R Programming & Statistics og tilbyr en uttømmende forelesningsserie om statistikk for datavitenskap.
Det er 50 forelesningsvideoer som dekker viktige statistikkfunksjoner som studiedesign, distribusjoner, Z-score, etc.
365 Datavitenskap
Denne 365 Data Science YouTube-videoen om introduksjon til statistikk dekker de nødvendige funksjonene til statistikk som er nødvendig for dataforskere.
Skjevheter, varians, målenivåer, numeriske variabler osv. er noen bemerkelsesverdige statistiske emner forelesningen vil dekke.
StatQuest
Lær maskinlæring ved å bruke statistiske funksjoner side om side ved å se denne gratis YouTube-forelesningen om ML fra StatQuest.
Det er 84 videoforelesninger i denne spillelisten. Du vil lære interessante statistiske funksjoner som skjevhet, varians, multippel regresjon og logistisk regresjon.
Utacity
Det er et smart skritt å begynne å lære en ny ferdighet ved å gå gjennom noen gratis ressurser. Det hjelper deg å få et glimt av ferdighetene og kjenne til innsatsen som trengs for å tilegne deg den. For å lære statistikk for datavitenskap, kan du bruke dette Udacity-kurset på samme måte.
Du vil lære de nødvendige statistiske funksjonene for datavitenskap som:
- Sannsynlighet
- Anslag
- Oppdage sammenhenger i data
- Regresjonsanalyse
- Inferens
- Normalfordeling og uteliggere
Kurset er åpent for alle. Grunnleggende kunnskap om algebra vil være nyttig for å utføre praksisoppgavene.
Introduksjon til Bayesiansk statistikk: Udemy
Bayesiansk statistikk er en statistisk inferensmetode for å utforske sannsynligheten for en hypotese. Dataforskere bruker denne statistiske funksjonen på mange måter. Du kan lære hele konseptet gratis ved å sjekke ut dette Udemy-kurset.
Du vil lære Bayesiansk statistikk i 4 kortfattede deler som inneholder 14 forelesninger. Det vil ta ca. 1 time og 18 minutter å fullføre kurset. Du kan gå over kurset så ofte du vil for å lære utenat og forstå begrepene.
Introduksjon til statistikk: Coursera
Det er et Stanford University-kurs som undervises av et fakultet ved samme universitet og leveres online via Coursera. Dette gratis kurset er også opplæringsmateriell i eget tempo, slik at du kan endre tidsfristene i henhold til timeplanen din.
Hovedinnholdet i kurset er:
- Beskrivende statistikk for datautforskning
- Innsamling og prøvetaking av data
- Sannsynlighetsteori
- Binomial fordeling
- Regresjonsanalyse
Det vil ta ca. 15 timer å fullføre alle leksjonene. Til slutt vil du få et sertifikat for vellykket gjennomføring.
Statistikk og sannsynlighet: Khan Academy
Vil du lære statistikk og sannsynlighet for datavitenskap gratis? Du må prøve ut dette gamified læringsinnholdet fra Khan Academy. Kursinnholdet inkluderer det grunnleggende om sannsynlighet og statistikk for datavitenskap.
Det er 16 leksjoner i dette innholdet. Til slutt er det en kursutfordring for å teste ferdighetene og kunnskapene dine om leksjonene. Videre gir kurset undervisning via videoforelesninger. Dermed er det et kurs i eget tempo som passer for profesjonelle på jobben.
Statistikk for datavitenskap med Python: Coursera
Dette Coursera-kurset er gjort tilgjengelig av IBM. Det er et svært objektivt kurs for å lære byggesteinsprinsippene for statistikk for datavitenskap. Viktige kurstemaer er:
- Datainnsamling
- Beskrivende statistikk for dataoppsummering
- Visualisere og vise data
- Sannsynlighetsfordelinger
- hypotesetesting
- Variansanalyse eller ANOVA
- Korrelasjons- og regresjonsanalyse
Beregnet gjennomføringstid for kurset er 14 timer. Ikke bekymre deg hvis du er en profesjonell, siden det er et komplett kurs på nett og i eget tempo.
Matematikk for maskinlæring Spesialisering: Coursera
Matematikk er uatskillelig fra maskinlæring, kunstig intelligens og datavitenskap. Du kan lære nøyaktig det du trenger for å bli en vellykket profesjonell i de ovennevnte nisjene ved å melde deg på dette Coursera-kurset.
Imperial College of London tilbyr dette kurset gjennom Coursera, den ledende online kursplattformen. Det er et 3-treningskurs levert av fire veteraninstruktører. Med 4 timer per uke kan du gjennomføre opplæringen på 4 måneder.
Betalte nettkurs
Hvis du også ser etter uttømmende læringsinnhold som dekker hele disiplinen, her er noen betalte læringsressurser for deg:
Statistikk og matematikk for datavitenskap og dataanalyse: Udemy
Hvis du vil lære sannsynlighetsteori og statistikk for å bruke forretningsanalyse og datavitenskapelige funksjoner, må du sjekke ut dette Udemy-kurset. Noen bemerkelsesverdige leksjoner er:
- Root mean square deviation (RMSE)
- Gjennomsnittlig absolutt feil (MAE)
- Hypotesetesting
- Nullhypotese signifikanstesting eller p-verdi
- Type I og type II feil
- Beskrivende statistikk
- Sannsynlighetsteori
- Multippel lineær regresjon
Det er et nettbasert opplæringskurs i egen takt med 91 forelesninger som spenner over ni seksjoner. Estimert kursinnholdslengde er 11 timer og 24 minutter.
Bli en sannsynlighets- og statistikkmester: Udemy
Det er ikke nok å lære teoriene. Du må øve på eksempler på problemer og spørsmål for å teste selvtilliten din. Derfor kan du sjekke ut dette Udemy-kurset for å få både ideer og eksempelspørsmål. Noen av hovedemnene i kurset er:
- Viktige datavisualiseringsverktøy som sektordiagrammer, søylediagrammer, Venn-diagrammer, punktplott, histogrammer og mer
- Statistisk fordeling av data ved bruk av Z-Score, standardavvik, normalfordeling, varians og gjennomsnitt
- Regresjonsanalyse
- Datasampling
- Hypotesetesting
Kurset består av 10 seksjoner og 141 forelesningsvideoer. På slutten av hver del er det også en praksisprøve. På slutten av det samlede kurset er det avsluttende eksamen.
Grunnleggende statistikk med Python: DataCamp
Python er det vitale programmeringsspråket for datavitenskap. Derfor må du lære hvordan du implementerer statistikk ved hjelp av Python-koding. Dette DataCamp-ferdighetssporet kan hjelpe deg å lære statistikk fra Pythons perspektiv. Fantastisk kursinnhold:
- Oppsummerende statistikk og sannsynlighet
- Statistiske modeller som logistikk og lineær regresjon
- Teknikker for datasampling
- Konkluder fra et omfattende datasett ved å utføre en hypotesetest
Hele ferdighetssporet består av 5 kurs. Hvert kurs er på 4 timer. Derfor vil det ta 20 timer å fullføre ferdighetssporet.
Statistikk Fundamentals med R: DataCamp
Nok et ferdighetsspor fra DataCamp hjelper deg å lære statistikk for datavitenskap ved å bruke R-språket. R er det mest populære programmeringsspråket for datavisualiseringsgrafikk og statistisk databehandling. Sentrale emner for ferdighetsspor er:
- Introduksjon til statistikk i R
- Introduksjon til regresjonsanalyse i R
- Datasampling i R
- Mellomliggende regresjon i R
- Hypotesetesting i R
De 5 kursene på dette ferdighetssporet er på 4 timer hver, og den totale gjennomføringstiden er 20.
Bøker fra Amazon
Essensiell matematikk for datavitenskap: Amazon
Denne boken er en utmerket kilde for å finne alle nødvendige matematikk-emner som lineær algebra, kalkulus, sannsynlighet og for ikke å nevne statistikk. Boken forklarer og viser anvendelsen av nevrale nettverk, lineær regresjon og logistisk regresjon i datavitenskapelige prosjekter.
Du vil også lære å utlede statistisk signifikans og tolke p-verdier fra et omfattende datasett ved å bruke hypotesetesting og beskrivende statistikk. Boken er tilgjengelig som e-bok for Kindle-enheter og pocketbok for de som liker fysiske bøker.
Praktisk statistikk for dataforskere: Amazon
Lær praktisk statistikk for datavitenskap og implementeringen av den ved hjelp av programmeringsspråket Python og R uten problemer fra denne Amazon-boken. Forfatteren beskriver eksplisitt hvilken del av statistikken som er nødvendig for dataforskere og hvilken del som ikke er det.
Boken vil dekke nøkkelstatistikkfunksjoner som tilfeldig prøvetaking, regresjonsanalyse, klassifiseringsteknikker og maskinlæringsmetoder. Du kan eie denne hendige boken som en pocketkopi, spiralbundet kopi eller digital kopi for Kindle.
Nakenstatistikk: Amazon
Denne boken lærer deg de uunnværlige verktøyene til statistikk for datavitenskap. Du vil få en kort og lettfattelig avklaring av statistiske begreper som regresjonsanalyse, korrelasjon, inferens og mer.
Ved å studere og forstå ulike behov til elevene, har Amazon gjort denne boken tilgjengelig i formater som Kindle, hardcover, MP3-disk, pocketbok og lydbok.
Konklusjon
Hvis du er en dataforsker på mellomnivå eller ekspert, vet du allerede viktigheten av statistikk for datavitenskap. Nyutdannede kan lære det som skissert ovenfor i denne artikkelen.
Når du vet hvilke statistikktimer som kreves for datavitenskap, vil du bruke mange måneder på å lære hele statistikken. Du kan finne denne verdifulle kunnskapen ved å utforske noen eller alle de ovennevnte ressursene for å bli en dataforsker.
Du kan også være interessert i forsterkende læring for ML-modellene dine.