Az adattudomány megkönnyíti a petabájtnyi adat nyereséges felhasználását a smart, a vállalkozások, a pénzintézetek, az egészségügyi központok és egyebek számára. Az adattudományt pedig a matematikai tudományág, a statisztika hajtja. Ezért tanuljon statisztikákat az adattudományhoz, hogy sikeres adattudóssá válhasson.
Ez a cikk néhány híres, tömör és tömör videóforrást és online tanfolyamot mutat be, amelyek segítségével könnyedén megtanulhatja az adattudományi statisztikákat. Olvasson tovább, hogy egy lépéssel előrébb lépjen adattudományi útján.
Tartalomjegyzék
Miért érdemes statisztikát tanulni az adattudományhoz?
A webhelyek és alkalmazások másodpercenként hatalmas mennyiségű adatot gyűjtenek össze. De nincs értelme, amíg nincs minta. A statisztikák segítik a nyers adatok értelmezését egy minta megtalálásával.
Miután az adatkutatók nagy adathalmazokhoz jutnak, leíró statisztikákat alkalmaznak a felmérések vagy megfigyelések átírására olyasmire, amely betekintést nyújt.
Ezután az adatkutatók következtetési statisztikákat használnak a teljes adatkészlet kis részeinek elemzésére, hogy az eredményeket kapcsolatba hozzák az adatkészlet forrásával, például egy ország lakosságával.
Így statisztikákat kell tanulnia, hogy megválaszolja az olyan adattudományi kérdéseket, mint például:
- Bármely adatkészlet vagy felmérési adat létfontosságú jellemzői
- A termékfejlesztési stratégia kialakításának módjai
- A teljesítménymutatók és tábláik beállítása
- A projekt várható vagy közös eredményeinek előrejelzése
- Az érvényes adatok megőrzése és a zaj elvetése
A statisztika jelentősége az adattudományban
Adattisztítás
A statisztikák hatékonyak annak ellenőrzésére, hogy az adatokat a felmérési terv szerint gyűjtötték-e össze. A statisztikai módszerek abban is segítenek az adatkutatóknak, hogy kiküszöböljék a zajt, a hamisított adatokat, az irreleváns adatokat és a redundáns adatokat. Így ezek a strukturált adatok készen állnak bármely gépi tanulási program bemenetére.
Adatok elemzése
Az adatelemzés során olyan statisztikai függvényeket kell alkalmaznia, mint az átlag, a medián, a módus, a variancia és az eloszlások. Ezenkívül az előrejelzéshez a statisztikák segítenek előre jelezni az adatmodell konkrét eredményeit.
A statisztika kulcsfontosságú az adatok megértéséhez, az adatmodell javításához, valamint ahhoz, hogy az adatkészlet miért generált meghatározott értékeket.
Osztályozási módszerek
A logisztikai regresszió az egyik ilyen módszer, amelyet az adatkutatók túlzottan alkalmaznak. Ezt a statisztikai függvényt alkalmazzák az adatmodellben megfigyelt minták alapján a kvalitatív válaszok előrejelzésére.
Klaszterezés
Egy másik fontos statisztikai funkció segíti az adattudósokat a populáció elkülönítésében. Az adatkutatók például klaszterezést alkalmazhatnak az ügyfelek különböző korcsoportjainak elkülönítésére, és célzott hirdetéseket futtathatnak a költségek minimalizálása és a konverziós arány maximalizálása érdekében.
Az alábbiakban találhat néhány alapvető tanulási forrást az adattudományhoz.
Ingyenes tanfolyamok és videoforrások
Az alábbiakban néhány ingyenes tanfolyam található, amelyek elérhetők a YouTube-on. Ezenkívül talál néhány legnépszerűbb edTech platformot, amelyek ingyenes oktatási tartalmat kínálnak.
Nagyszerű tanulás
Kezdje el megismerni az adattudomány statisztikáinak szükségességét a nagyszerű tanulási YouTube-videótanfolyam megtekintésével. A videó 7 óra 12 percet ölel fel, és elmagyarázza a statisztika különféle létfontosságú funkcióit az adattudomány számára.
Például elmagyarázza a gépi tanulás és a statisztika közötti kapcsolatot, az adatkészletek típusait, a korrelációt, a valószínűségszámítást, a binomiális eloszlást stb.
Gyorstalpaló
A CrashCourse statisztikák a CrashCourse YouTube-csatornáról kiváló forrás az adattudományra törekvők számára a statisztikák megtanulásához. 44 videós tartalom ismerteti az adattudomány és a gépi tanulás összes statisztikai funkcióját.
Meg kell nézni a videókat megjelenésük sorrendjében, hogy szervezetten tanulhassuk meg a tanulságokat. Érdemes a tollal és a papírral ülve gyakorolni a videókban tárgyalt statisztikai problémákat.
Ingyenes Code Camp
Szeretné tudni, hogy néz ki egy adattudományi statisztikával foglalkozó egyetemi kurzus? Tekintse meg ezt a minőségi statisztikai kurzusvideót a YouTube-on, amelyet a Free Code Camp tett elérhetővé.
Miután szorgalmasan végigcsinálja a leckét, elsajátítja az adatok gyűjtésének, összegzésének, rendszerezésének és értelmezésének készségeit. Lehetőség lesz koncertadatkészletek megkötésére is.
Khan Akadémia
Egy másik kidolgozott, statisztikákkal kapcsolatos online tanulási tartalom a Khan Academy YouTube-videója.
Ez a video-előadások szervezett listája a statisztika különböző témáiról. 67 videós előadás ingyenesen elérhető, amennyit csak akar.
Marin statisztikái
Marin a MarinStatsLectures-R Programing & Statistics YouTube-csatornát használja, és kimerítő előadássorozatot kínál az adattudományi statisztikákról.
50 előadásvideó tartalmaz olyan alapvető statisztikai funkciókat, mint a tanulmánytervek, elosztások, Z-pontszámok stb.
365 Adattudomány
Ez a 365 Data Science YouTube-videó a Bevezetés a statisztikába című témakörben bemutatja az adatkutatók számára szükséges statisztikai funkciókat.
A ferdeség, a variancia, a mérési szintek, a numerikus változók stb. néhány figyelemre méltó statisztikai téma, amelyekkel az előadás foglalkozik.
StatQuest
Tanuljon gépi tanulást statisztikai függvények egymás melletti alkalmazásával, és nézze meg ezt az ingyenes YouTube-előadást az ML-ről a StatQuesttől.
Ebben a lejátszási listában 84 videoelőadás található. Megtanulhat olyan érdekes statisztikai függvényeket, mint a torzítás, a variancia, a többszörös regresszió és a logisztikus regresszió.
Udacity
Okos lépés egy új készség elsajátítása ingyenes források felhasználásával. Segít abban, hogy bepillantást nyerjen a készségbe, és megismerje a sikeres megszerzéséhez szükséges erőfeszítéseket. Az adattudományi statisztikák megismeréséhez ugyanúgy használhatja ezt az Udacity tanfolyamot.
Megtanulja az adattudományhoz szükséges statisztikai függvényeket, például:
- Valószínűség
- Becslés
- Kapcsolatok felfedezése az adatokban
- Regresszió analízis
- Következtetés
- Normál eloszlás és kiugró értékek
A tanfolyam mindenki számára nyitott. A gyakorlati feladatok elvégzésében az algebrai alapismeretek hasznosak lesznek.
Bevezetés a bayesi statisztikákba: Udemy
A Bayes-statisztika egy statisztikai következtetési módszer a hipotézis valószínűségének feltárására. Az adattudósok sokféleképpen használják ezt a statisztikai függvényt. A teljes koncepciót ingyenesen megtanulhatja, ha megnézi ezt az Udemy tanfolyamot.
A Bayes-statisztikát 4 tömör, 14 előadást tartalmazó részben tanulja meg. A tanfolyam elvégzése körülbelül 1 óra 18 percet vesz igénybe. Annyiszor végigmehet a tanfolyamon, ahányszor meg akarja jegyezni és megérteni a fogalmakat.
Bevezetés a statisztikába: Coursera
Ez egy Stanford Egyetem kurzusa, amelyet ugyanazon egyetem oktatói tanítanak, és online a Coursera-n keresztül. Ez az ingyenes kurzus egyben saját tempójú képzési anyag is, így a határidőket az ütemtervének megfelelően módosíthatja.
A tanfolyam legfontosabb tartalma:
- Leíró statisztikák az adatok feltárásához
- Adatgyűjtés és mintavétel
- Valószínűségi elmélet
- Binomiális eloszlás
- Regresszió analízis
Az összes lecke elvégzése körülbelül 15 órát vesz igénybe. Végül bizonyítványt kap a sikeres elvégzésről.
Statisztika és valószínűség: Khan Academy
Szeretnél ingyen tanulni statisztikákat és valószínűségszámítást az adattudományhoz? Ki kell próbálnia a Khan Academy gamified oktatási tartalmait. A kurzus tartalma tartalmazza a valószínűségszámítás és az adattudományi statisztikák alapjait.
Ebben a tartalomban 16 lecke található. A végén van egy tanfolyami kihívás, amellyel tesztelheti készségeit és tudását a leckékről. Ezenkívül a kurzus videó előadásokon keresztül tart leckéket. Így ez egy saját tempójú tanfolyam, amely alkalmas a munkahelyi szakemberek számára.
Statisztikák az adattudományhoz Python segítségével: Coursera
Ezt a Coursera kurzust az IBM tette elérhetővé. Ez egy rendkívül objektív kurzus az adattudomány statisztika építőelemeinek elsajátítására. A kurzus kiemelt témái a következők:
- Adatgyűjtés
- Leíró statisztikák az adatok összegzéséhez
- Adatok megjelenítése és megjelenítése
- Valószínűségi eloszlások
- hipotézis tesztelés
- Varianciaanalízis vagy ANOVA
- Korrelációs és regressziós elemzés
A tanfolyam várható befejezési ideje 14 óra. Ne aggódjon, ha Ön egy dolgozó szakember, mivel ez egy teljes online és saját tempójú tanfolyam.
Matematika a gépi tanuláshoz szakirány: Coursera
A matematika elválaszthatatlan a gépi tanulástól, a mesterséges intelligenciától és az adattudománytól. Pontosan megtanulhatja, mire van szüksége ahhoz, hogy sikeres szakemberré váljon a fenti réseken, ha regisztrál erre a Coursera tanfolyamra.
A Londoni Imperial College a Coursera, a vezető online tanfolyami platformon keresztül kínálja ezt a kurzust. Ez egy 3 képzési tanfolyam, amelyet négy veterán oktató vezet. Heti 4 órában a képzést 4 hónap alatt végezheti el.
Fizetős online tanfolyamok
Ha Ön is kimerítő, a teljes tudományágat lefedő tananyagot keres, íme néhány fizetett tanulási forrás:
Statisztika és matematika az adattudományhoz és adatelemzésekhez: Udemy
Ha valószínűségszámítást és statisztikát szeretne tanulni az üzleti elemzés és adattudományi funkciók alkalmazásához, akkor nézze meg ezt az Udemy tanfolyamot. Néhány figyelemre méltó tanulság:
- Négyzetes eltérés (RMSE)
- Átlagos abszolút hiba (MAE)
- Hipotézisvizsgálat
- Null-hipotézis szignifikancia tesztelése vagy p-érték
- I-es és II-es típusú hiba
- Leíró statisztika
- Valószínűségi elmélet
- Többszörös lineáris regresszió
Ez egy önálló tempójú online képzés, amely 91 előadást tartalmaz kilenc szekcióban. A tanfolyam becsült tartalmi hossza 11 óra 24 perc.
Legyen valószínűségszámítási és statisztikai mester: Udemy
Az elméletek megtanulása nem elég. Gyakorolnia kell mintaproblémákat és kérdéseket, hogy tesztelje önbizalmát. Ezért megnézheti ezt az Udemy tanfolyamot, hogy ötleteket és mintakérdéseket kapjon. Néhány kulcsfontosságú kurzus téma:
- Alapvető adatmegjelenítési eszközök, például kördiagramok, oszlopdiagramok, Venn-diagramok, pontdiagramok, hisztogramok és egyebek
- Az adatok statisztikai eloszlása a Z-Score, a szórás, a normál eloszlás, a variancia és az átlag felhasználásával
- Regresszió analízis
- Adatmintavétel
- Hipotézisvizsgálat
A kurzus 10 szekcióból és 141 előadásvideóból áll. Minden rész végén van egy gyakorló teszt is. Az általános kurzus végén záróvizsga következik.
Statisztika alapjai Python segítségével: DataCamp
A Python az adattudomány létfontosságú programozási nyelve. Ezért meg kell tanulnia, hogyan implementálhat statisztikákat Python kódolással. Ez a DataCamp készségpálya segíthet a statisztikák megtanulásában a Python szemszögéből. Csodálatos kurzustartalom:
- Összefoglaló statisztika és valószínűség
- Statisztikai modellek, mint például a logisztika és a lineáris regresszió
- Adatmintavételi technikák
- Következtessen egy kiterjedt adatkészletből hipotézisvizsgálat elvégzésével
A teljes ügyességi pálya 5 pályából áll. Minden tanfolyam 4 órás. Ezért az ügyességi pálya teljesítése 20 órát vesz igénybe.
Statisztika alapjai az R-vel: DataCamp
A DataCamp egy újabb készségpályája segít az adattudományi statisztikák megtanulásában az R nyelv használatával. Az R a legnépszerűbb programozási nyelv az adatvizualizációs grafika és a statisztikai számítástechnika területén. A kulcsfontosságú készségpályák témái a következők:
- Bevezetés a statisztikába R
- Bevezetés a regressziós elemzésbe R
- Adatmintavétel R-ben
- Köztes regresszió R-ben
- Hipotézisvizsgálat R
Ezen az ügyességi pályán az 5 tanfolyam egyenként 4 órás, a teljes teljesítési idő pedig 20.
Könyvek az Amazonról
Essential Math az adattudományhoz: Amazon
Ez a könyv kiváló forrás az összes szükséges matematikai téma megtalálásához, mint például a lineáris algebra, számítás, valószínűségszámítás, és nem is beszélve a statisztikákról. A könyv elmagyarázza és bemutatja a neurális hálózatok, a lineáris regresszió és a logisztikus regresszió alkalmazását adattudományi projektekben.
Azt is megtanulja, hogyan származtasson statisztikai szignifikanciát és értelmezze a p-értékeket egy kiterjedt adatkészletből hipotézisvizsgálat és leíró statisztikák alkalmazásával. A könyv elérhető e-könyvként Kindle eszközökhöz, és puha fedeles könyvként azok számára, akik szeretik a fizikai könyveket.
Gyakorlati statisztikák adattudósoknak: Amazon
Ebből az Amazon-könyvből könnyedén tanulhat meg gyakorlati statisztikákat az adattudományhoz és annak megvalósításához Python és R programozási nyelv használatával. A szerző egyértelműen leírja, hogy a statisztika mely része szükséges az adatkutatóknak és melyik nem.
A könyv olyan kulcsfontosságú statisztikai funkciókat tárgyal, mint a véletlenszerű mintavétel, a regressziós elemzés, az osztályozási technikák és a gépi tanulási módszerek. Ezt a praktikus könyvet puhakötésű másolatként, spirálkötésű másolatként vagy digitális másolatként birtokolhatja a Kindle számára.
Meztelen statisztika: Amazon
Ez a könyv az adattudomány nélkülözhetetlen statisztikai eszközeit tanítja meg. Rövid és könnyen érthető magyarázatot kap az olyan statisztikai fogalmakról, mint a regressziós elemzés, korreláció, következtetés stb.
A tanulók különféle igényeinek tanulmányozása és megértése révén az Amazon elérhetővé tette ezt a könyvet olyan formátumokban, mint a Kindle, keményfedeles, MP3 kompaktlemez, puhakötésű és hangoskönyv.
Következtetés
Ha Ön középszintű vagy szakértő adattudós, akkor már ismeri a statisztika fontosságát az adattudományban. A frissen végzettek megtanulhatják ezt a cikkben fentebb leírtak szerint.
Tudva, hogy mely statisztikai leckékre van szükség az adattudományhoz, sok hónapot fog fordítani a teljes statisztika megtanulására. Ezt az értékes tudást megtalálhatja a fenti források bármelyikének vagy mindegyikének felfedezésével, hogy adattudóssá válhasson.
Érdekelheti az ML modellek megerősítési tanulása is.