Data Science ermöglicht die gewinnbringende Nutzung enormer Datenmengen (Petabytes) durch intelligente Systeme, Unternehmen, Finanzinstitute, Gesundheitszentren und viele mehr. Die treibende Kraft hinter Data Science ist die mathematische Disziplin der Statistik. Um ein erfolgreicher Data Scientist zu werden, ist es daher unerlässlich, sich mit Statistik auseinanderzusetzen.
Dieser Artikel präsentiert eine Auswahl an bekannten, prägnanten und nützlichen Videoressourcen und Online-Kursen, die Ihnen das Erlernen der Statistik für Data Science erleichtern sollen. Lesen Sie weiter, um auf Ihrem Weg in die Data Science einen Vorsprung zu gewinnen.
Warum ist das Erlernen von Statistik für Data Science wichtig?
Webseiten und Apps generieren sekündlich riesige Mengen an Daten. Diese Daten sind jedoch erst dann sinnvoll, wenn Muster erkennbar werden. Die Statistik hilft Ihnen, Rohdaten zu verstehen, indem sie diese Muster identifiziert.
Sobald Data Scientists große Datensätze erhalten, wenden sie deskriptive Statistiken an, um die Umfragen oder Beobachtungen in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Anschließend nutzen sie Inferenzstatistiken, um Stichproben aus dem gesamten Datensatz zu analysieren und die Ergebnisse mit der Quelle der Daten, z. B. einer bestimmten Bevölkerungsgruppe, in Verbindung zu setzen.
Daher ist es notwendig, Statistik zu verstehen, um Fragen in der Data Science zu beantworten, wie zum Beispiel:
- Die wichtigsten Eigenschaften eines Datensatzes oder von Umfragedaten
- Strategien zur Gestaltung der Produktentwicklung
- Festlegung von Leistungskennzahlen und deren Visualisierung
- Vorhersage erwarteter Ergebnisse von Projekten
- Ermittlung gültiger Daten und Eliminierung von Stördaten
Die Bedeutung der Statistik in der Datenwissenschaft
Datenbereinigung
Statistische Methoden sind entscheidend, um zu überprüfen, ob Daten gemäß dem Datenerhebungsplan gesammelt wurden. Sie helfen Data Scientists auch, Stördaten, Fehlerdaten, irrelevante Informationen und Redundanzen zu beseitigen. Diese bereinigten Daten können dann als Input für Algorithmen des maschinellen Lernens dienen.
Datenanalyse
Für die Datenanalyse ist die Anwendung statistischer Funktionen wie Mittelwert, Median, Modus, Varianz und Verteilungen unerlässlich. Darüber hinaus helfen statistische Methoden bei Prognosen, um aus Datenmodellen spezifische Ergebnisse vorherzusagen.
Statistik ist der Schlüssel zum Verständnis von Daten, zur Optimierung von Datenmodellen und zur Erklärung, warum ein Datensatz bestimmte Werte erzeugt hat.
Klassifizierungsmethoden
Die logistische Regression ist eine häufig verwendete Methode in der Datenwissenschaft. Sie wird eingesetzt, um qualitative Antworten basierend auf den in einem Datenmodell identifizierten Mustern vorherzusagen.
Clustering
Eine weitere wichtige statistische Technik ist das Clustering, das Data Scientists dabei unterstützt, eine Population in Gruppen zu unterteilen. Zum Beispiel kann Clustering verwendet werden, um verschiedene Altersgruppen von Kunden zu segmentieren und so zielgerichtete Anzeigen zu schalten, Kosten zu senken und Konversionsraten zu erhöhen.
Im Folgenden sind einige wesentliche Lernressourcen für Data Science aufgeführt.
Kostenlose Kurse und Videoressourcen
Hier ist eine Auswahl kostenloser Kurse, die auf YouTube verfügbar sind. Zusätzlich finden Sie einige Top-EdTech-Plattformen, die ebenfalls kostenlose Lernmaterialien anbieten.
Great Learning
Beginnen Sie mit der Erkundung der Bedeutung von Statistiken für Data Science mit diesem YouTube-Videokurs von „Great Learning“. Das Video ist über 7 Stunden und 12 Minuten lang und erläutert verschiedene wichtige statistische Funktionen, die in der Datenwissenschaft Anwendung finden.
Behandelt werden beispielsweise die Beziehung zwischen maschinellem Lernen und Statistik, verschiedene Datensatztypen, Korrelationen, Wahrscheinlichkeitstheorie, Binomialverteilung und mehr.
Crash Course
CrashCourse Statistics vom YouTube-Kanal CrashCourse ist eine hervorragende Ressource für angehende Data Scientists, um Statistik zu lernen. Es gibt 44 Videos, die alle wichtigen statistischen Funktionen erklären, die in der Data Science und im maschinellen Lernen relevant sind.
Es wird empfohlen, die Videos in der Reihenfolge ihrer Veröffentlichung anzusehen, um die Lektionen strukturiert zu lernen. Es kann hilfreich sein, mit Stift und Papier die in den Videos behandelten statistischen Probleme zu üben.
Free Code Camp
Möchten Sie einen Einblick in einen Universitätskurs zur Statistik für Data Science bekommen? Dann schauen Sie sich dieses hochwertige Statistik-Kursvideo von Free Code Camp auf YouTube an.
Nach sorgfältiger Bearbeitung dieser Lektion werden Sie in der Lage sein, Daten zu sammeln, zusammenzufassen, zu organisieren und zu interpretieren. Sie werden ebenfalls in der Lage sein, mit großen Datensätzen zu arbeiten.
Khan Academy
Ein weiteres ausführliches Online-Lernangebot zum Thema Statistik ist dieses YouTube-Video von der Khan Academy.
Es handelt sich um eine strukturierte Playlist von Videovorlesungen zu verschiedenen Themen der Statistik. Insgesamt gibt es 67 Videovorlesungen, auf die Sie beliebig oft zugreifen können.
Statistiken von Marin
Marin bietet über den YouTube-Kanal MarinStatsLectures-R Programming & Statistics eine umfassende Vorlesungsreihe zur Statistik für Data Science an.
Es gibt 50 Vorlesungsvideos, die grundlegende statistische Konzepte wie Studiendesigns, Verteilungen, Z-Scores usw. abdecken.
365 Data Science
Dieses YouTube-Video von 365 Data Science zur Einführung in die Statistik behandelt alle wichtigen statistischen Funktionen, die für Data Scientists relevant sind.
Schiefe, Varianz, Messniveaus und numerische Variablen sind einige der bemerkenswerten statistischen Themen, die in dieser Vorlesung behandelt werden.
StatQuest
Lernen Sie maschinelles Lernen, indem Sie statistische Funktionen direkt anwenden. Sehen Sie sich dazu diese kostenlose YouTube-Vorlesung über ML von StatQuest an.
Diese Playlist enthält 84 Videovorlesungen. Sie lernen interessante statistische Konzepte wie Bias, Varianz, multiple Regression und logistische Regression kennen.
Udacity
Es ist ein kluger Ansatz, mit dem Erlernen einer neuen Fähigkeit zu beginnen, indem man einige kostenlose Ressourcen durchgeht. Dies hilft Ihnen, einen Einblick in die Thematik zu bekommen und den Aufwand zu verstehen, der erforderlich ist, um sie erfolgreich zu beherrschen. Diesen Udacity-Kurs können Sie auf die gleiche Weise verwenden, um Statistik für Data Science zu lernen.
Sie lernen die notwendigen statistischen Funktionen für Data Science kennen, wie zum Beispiel:
- Wahrscheinlichkeit
- Schätzung
- Beziehungen in Daten erkennen
- Regressionsanalyse
- Inferenzstatistik
- Normalverteilung und Ausreißer
Der Kurs ist für jeden zugänglich. Grundkenntnisse in Algebra sind bei der Bearbeitung der Übungsaufgaben hilfreich.
Einführung in die Bayes’sche Statistik: Udemy
Die Bayes’sche Statistik ist eine Methode der statistischen Inferenz, um die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese zu untersuchen. Data Scientists nutzen diese statistische Funktion auf vielfältige Weise. Sie können das gesamte Konzept kostenlos lernen, indem Sie sich diesen Udemy-Kurs ansehen.
Sie lernen die Bayes’sche Statistik in 4 prägnanten Abschnitten mit 14 Vorlesungen. Die Kursdauer beträgt etwa 1 Stunde und 18 Minuten. Sie können den Kurs beliebig oft wiederholen, um die Konzepte zu verinnerlichen und zu verstehen.
Einführung in die Statistik: Coursera
Dieser Kurs der Stanford University wird von Fakultätsmitgliedern der Universität unterrichtet und online über Coursera angeboten. Dieser kostenlose Kurs ist auch als Selbstlernmaterial konzipiert, so dass Sie die Fristen flexibel an Ihren Zeitplan anpassen können.
Wichtige Kursinhalte sind:
- Deskriptive Statistik zur Datenexploration
- Datenerhebung und Stichprobennahme
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Binomialverteilung
- Regressionsanalyse
Es dauert etwa 15 Stunden, um alle Lektionen abzuschließen. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie ein Zertifikat.
Statistik und Wahrscheinlichkeit: Khan Academy
Möchten Sie Statistik und Wahrscheinlichkeit für Data Science kostenlos erlernen? Dann sollten Sie diese spielerischen Lernmaterialien der Khan Academy ausprobieren. Der Kursinhalt umfasst die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Data Science.
Dieser Kurs besteht aus 16 Lektionen. Am Ende gibt es eine Kursherausforderung, um Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen über das Gelernte zu testen. Darüber hinaus wird der Kurs durch Videovorlesungen vermittelt. Damit ist es ein Selbstlernkurs, der für Berufstätige geeignet ist.
Statistik für Data Science mit Python: Coursera
Dieser Coursera-Kurs wird von IBM angeboten. Er vermittelt die grundlegenden Prinzipien der Statistik für Data Science sehr praxisorientiert. Bemerkenswerte Kursthemen sind:
- Datenerfassung
- Deskriptive Statistik zur Datenzusammenfassung
- Visualisierung und Darstellung von Daten
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Hypothesentest
- Varianzanalyse oder ANOVA
- Korrelations- und Regressionsanalyse
Die geschätzte Kursdauer beträgt 14 Stunden. Auch wenn Sie berufstätig sind, ist dies kein Problem, da es sich um einen vollständigen Online-Kurs zum Selbststudium handelt.
Spezialisierung Mathematik für maschinelles Lernen: Coursera
Mathematik ist untrennbar mit maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft verbunden. Sie können gezielt lernen, was Sie benötigen, um in diesen Bereichen erfolgreich zu sein, indem Sie sich für diesen Coursera-Kurs anmelden.
Das Imperial College of London bietet diesen Kurs über Coursera an, eine führende Online-Lernplattform. Es handelt sich um einen dreiteiligen Kurs, der von vier erfahrenen Dozenten geleitet wird. Bei einem Zeitaufwand von 4 Stunden pro Woche können Sie die Ausbildung in 4 Monaten abschließen.
Bezahlte Online-Kurse
Wenn Sie darüber hinaus nach umfassenden Lernmaterialien suchen, die das gesamte Fachgebiet abdecken, haben wir hier einige kostenpflichtige Lernressourcen für Sie:
Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics: Udemy
Wenn Sie Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik erlernen möchten, um sie in der Business-Analyse und Data Science anzuwenden, sollten Sie diesen Udemy-Kurs in Betracht ziehen. Einige bemerkenswerte Lektionen sind:
- Mittlere quadratische Abweichung (RMSE)
- Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
- Hypothesentest
- Nullhypothesensignifikanztest oder p-Wert
- Fehler Typ 1 und 2
- Deskriptive Statistik
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Mehrfache lineare Regression
Es handelt sich um einen Online-Kurs zum Selbststudium mit 91 Vorlesungen in neun Abschnitten. Die geschätzte Dauer des Kursmaterials beträgt 11 Stunden und 24 Minuten.
Werde ein Wahrscheinlichkeits- und Statistik-Meister: Udemy
Das Erlernen der Theorien allein reicht nicht aus. Sie müssen auch Aufgaben und Übungsfragen bearbeiten, um Ihr Wissen zu testen. Daher können Sie diesen Udemy-Kurs nutzen, um sowohl die Konzepte zu erlernen als auch Beispiele und Übungsaufgaben zu erhalten. Einige der wichtigsten Kursthemen sind:
- Wichtige Werkzeuge zur Datenvisualisierung wie Kreisdiagramme, Balkendiagramme, Venn-Diagramme, Streudiagramme, Histogramme und mehr
- Statistische Datenverteilung mit Z-Score, Standardabweichung, Normalverteilung, Varianz und Mittelwert
- Regressionsanalyse
- Datensampling
- Hypothesentest
Der Kurs besteht aus 10 Abschnitten und 141 Videovorlesungen. Am Ende jedes Abschnitts gibt es auch eine Übungsprüfung, sowie eine Abschlussprüfung nach Abschluss des gesamten Kurses.
Statistikgrundlagen mit Python: DataCamp
Python ist die unverzichtbare Programmiersprache für Data Science. Daher ist es wichtig, zu lernen, wie man Statistiken mit Python-Code implementiert. Dieser DataCamp Skill-Track kann Ihnen dabei helfen, Statistik aus der Python-Perspektive zu lernen. Bemerkenswerte Kursinhalte:
- Zusammenfassende Statistik und Wahrscheinlichkeit
- Statistische Modelle wie logistische und lineare Regression
- Datensampling-Techniken
- Schlussfolgerungen aus einem großen Datensatz durch Hypothesentests
Der gesamte Skill-Track besteht aus 5 Kursen. Jeder Kurs dauert 4 Stunden. Daher würde es 20 Stunden dauern, den Skill-Track abzuschließen.
Statistikgrundlagen mit R: DataCamp
Ein weiterer Skill-Track von DataCamp unterstützt Sie beim Erlernen der Statistik für Data Science mit der Programmiersprache R. R ist eine beliebte Programmiersprache für die Erstellung von Datenvisualisierungsgrafiken und für statistische Berechnungen. Die wichtigsten Themen des Skill-Tracks sind:
- Einführung in die Statistik mit R
- Einführung in die Regressionsanalyse mit R
- Datensampling in R
- Fortgeschrittene Regression in R
- Hypothesentest in R
Die 5 Kurse dieses Skill-Tracks dauern jeweils 4 Stunden, was einer Gesamtdauer von 20 Stunden entspricht.
Bücher von Amazon
Grundlegende Mathematik für die Datenwissenschaft: Amazon
Dieses Buch ist eine ausgezeichnete Quelle, um alle notwendigen mathematischen Themen wie lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung und natürlich Statistik zu finden. Das Buch erläutert und demonstriert die Anwendung von neuronalen Netzen, linearer Regression und logistischer Regression in Data-Science-Projekten.
Sie lernen auch, die statistische Signifikanz abzuleiten und p-Werte aus großen Datensätzen zu interpretieren, indem Sie Hypothesentests und deskriptive Statistik anwenden. Das Buch ist als E-Book für Kindle-Geräte und als Taschenbuch für Liebhaber physischer Bücher erhältlich.
Praktische Statistik für Data Scientists: Amazon
Erlernen Sie praktische Statistik für Data Science und ihre Implementierung mit Python und der Programmiersprache R mühelos aus diesem Amazon-Buch. Der Autor beschreibt explizit, welche Bereiche der Statistik für Data Scientists relevant sind und welche nicht.
Das Buch behandelt wichtige statistische Funktionen wie zufällige Stichproben, Regressionsanalysen, Klassifizierungstechniken und Methoden des maschinellen Lernens. Sie können dieses praktische Buch als Taschenbuch, in Spiralbindung oder als digitale Version für Kindle erwerben.
Nackte Statistik: Amazon
Dieses Buch vermittelt Ihnen die unverzichtbaren Werkzeuge der Statistik für Data Science. Sie erhalten eine prägnante und leicht verständliche Erläuterung statistischer Konzepte wie Regressionsanalyse, Korrelation, Inferenz und mehr.
Amazon hat dieses Buch in verschiedenen Formaten wie Kindle, Hardcover, MP3-CD, Taschenbuch und Hörbuch veröffentlicht, um den unterschiedlichen Lernbedürfnissen der Leser gerecht zu werden.
Fazit
Wenn Sie bereits ein Data Scientist mit mittlerer oder fortgeschrittener Erfahrung sind, wissen Sie um die Bedeutung von Statistik in der Datenwissenschaft. Neueinsteiger können die notwendigen Kenntnisse aufbauen, wie in diesem Artikel beschrieben.
Wenn Sie verstehen, welche Statistikkenntnisse für Data Science erforderlich sind, sparen Sie Zeit, die Sie sonst in das Erlernen unnötiger Bereiche der Statistik investieren würden. Sie können sich dieses wertvolle Wissen mit einer oder allen oben genannten Ressourcen aneignen und ein erfolgreicher Data Scientist werden.
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