Науката за данни улеснява печелившата употреба на петабайти данни от интелигентни фирми, финансови институции, здравни центрове и др. А науката за данните се захранва от математическата дисциплина, статистиката. Следователно, научете статистика за науката за данни, за да станете успешен учен по данни.
Тази статия показва някои известни, стегнати и стегнати видео ресурси и онлайн курсове, които ще ви помогнат да научите без усилие статистики за научни данни. Продължавайте да четете, за да преминете крачка напред в своето научно научно пътуване.
Съдържание
Защо трябва да научите статистика за науката за данни?
Уебсайтовете и приложенията събират огромни обеми данни всяка секунда. Но те нямат никакъв смисъл, докато няма модел. Статистиката ви помага да разберете необработените данни, като откриете модел.
След като специалистите по данни получат големи набори от данни, те прилагат описателна статистика, за да транскрибират проучванията или наблюденията в нещо, което дава представа.
След това специалистите по данни използват инференциална статистика, за да анализират малки части от целия набор от данни, за да свържат констатациите с източника на набора от данни, като население в държава.
Следователно трябва да научите статистика, за да отговорите на въпроси от науката за данните като:
- Жизненоважните характеристики на всеки набор от данни или данни от проучване
- Начини за проектиране на стратегия за развитие на продукта
- Настройка на показателите за ефективност и техните таблици
- Прогнозиране на очаквани или общи резултати от проект
- Запазване на валидни данни и изхвърляне на шум
Значение на статистиката в науката за данни
Почистване на данни
Статистиката е мощна за валидиране дали данните са събрани в съответствие с плана на проучването. Статистическите методи също помагат на специалистите по данни да елиминират шума, фалшифицираните данни, неуместните данни и излишните данни. По този начин тези структурирани данни стават готови като вход за всяка програма за машинно обучение.
Анализиране на данни
При анализа на данни трябва да приложите статистически функции като средна стойност, медиана, режим, дисперсия и разпределения. Освен това, за прогнозиране, статистиката помага да се предвидят конкретни резултати от модел на данни.
Статистиката е ключът към разбирането на данните, подобряването на модела на данни и защо наборът от данни е генерирал конкретни стойности.
Методи за класификация
Логистичната регресия е един такъв метод, който учените по данни използват прекомерно. Те прилагат тази статистическа функция за прогнозиране на качествени отговори въз основа на модели, наблюдавани в модела на данни.
Клъстеризиране
Още една важна статистическа функция помага на специалистите по данни да отделят популация. Например специалистите по данни могат да прилагат групиране, за да отделят различни възрастови групи клиенти и да пускат насочени реклами, за да минимизират разходите и да увеличат максимално процента на реализация.
Сега открийте по-долу някои основни учебни ресурси за наука за данни.
Безплатни курсове и видео ресурси
По-долу са някои безплатни курсове, които се предлагат в YouTube. Освен това ще намерите някои топ платформи за edTech, предлагащи безплатно учебно съдържание.
Страхотно учене
Започнете да научавате за необходимостта от статистика в науката за данни, като гледате този видеокурс за страхотно обучение в YouTube. Видеото обхваща 7 часа и 12 минути, като обяснява различни жизненоважни функции на статистиката за науката за данни.
Например, той обяснява връзката между машинно обучение и статистика, типове набори от данни, корелация, теория на вероятностите, биномно разпределение и др.
CrashCourse
CrashCourse Statistics от YouTube канала CrashCourse е отличен източник за аспирантите в науката за данни да научат статистика. Има 44 видеосъдържания, обясняващи всички статистически функции, изключително за науката за данни и машинното обучение.
Трябва да гледате видеоклиповете по реда на появата им, за да научите уроците организирано. Може да искате да седнете с химикал и хартия, за да практикувате статистическите проблеми, обсъждани във видеоклиповете.
Безплатен кодов лагер
Искате ли да знаете как изглежда университетски курс по статистика за науката за данни? Гледайте това видео за качествен статистически курс в YouTube, предоставено от Free Code Camp.
След като преминете усърдно през урока, ще научите уменията да събирате, обобщавате, организирате и интерпретирате данни. Също така ще можете да заключите набори от данни за концерти.
Кан Академия
Още едно подробно съдържание за онлайн обучение по статистика е това видео в YouTube от Khan Academy.
Това е организиран списък с видео лекции по различни теми от статистиката. Има 67 видео лекции, които са безплатно достъпни за достъп до колкото искате.
Статистика на Марин
Марин използва канала в YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics и предлага изчерпателна поредица от лекции за статистика за науката за данни.
Има 50 видеоклипа с лекции, обхващащи основни статистически функции като дизайни на проучвания, разпределения, Z-резултати и др.
365 Data Science
Това 365 Data Science YouTube видео за Въведение в статистиката обхваща необходимите функции на статистиката, които са необходими на учените по данни.
Изкривяване, дисперсия, нива на измерване, числови променливи и т.н. са някои забележителни статистически теми, които лекцията ще покрие.
StatQuest
Научете машинно обучение, като прилагате статистически функции една до друга, като гледате тази безплатна YouTube лекция за ML от StatQuest.
В този плейлист има 84 видео лекции. Ще научите интересни статистически функции като отклонение, дисперсия, множествена регресия и логистична регресия.
Udacity
Умна стъпка е да започнете да усвоявате ново умение, като преминете през някои безплатни ресурси. Помага ви да получите бегла представа за умението и да разберете усилията, необходими за успешното му придобиване. За да научите статистика за науката за данни, можете да използвате този курс на Udacity по същия начин.
Ще научите необходимите статистически функции за наука за данни като:
- Вероятност
- Оценка
- Откриване на връзки в данните
- Регресионен анализ
- Извод
- Нормално разпределение и отклонения
Курсът е отворен за всички. Базовите познания по алгебра ще са от полза при изпълнението на практическите задачи.
Въведение в байесовската статистика: Udemy
Бейсовата статистика е метод за статистически изводи за изследване на вероятността от хипотеза. Учените по данни използват тази статистическа функция по много начини. Можете да научите цялата концепция безплатно, като разгледате този курс на Udemy.
Ще научите байесовската статистика в 4 кратки секции, съдържащи 14 лекции. Завършването на курса ще отнеме около 1 час и 18 минути. Можете да преминавате през курса толкова често, колкото искате, за да запомните и разберете концепциите.
Въведение в статистиката: Coursera
Това е курс на Станфордския университет, който се преподава от факултет на същия университет и се предоставя онлайн чрез Coursera. Този безплатен курс е и самостоятелен учебен материал, така че да можете да променяте крайните срокове според графика си.
Основното съдържание на курса е:
- Описателни статистики за изследване на данни
- Събиране и вземане на проби от данни
- Теория на вероятностите
- Биномиално разпределение
- Регресионен анализ
Завършването на всички уроци ще отнеме около 15 часа. Накрая ще получите сертификат за успешно завършване.
Статистика и вероятност: Khan Academy
Искате ли да научите статистика и вероятност за наука за данни безплатно? Трябва да изпробвате това игрово учебно съдържание от Khan Academy. Съдържанието на курса включва основите на вероятността и статистиката за науката за данни.
Има 16 урока в това съдържание. В крайна сметка има предизвикателство за курса, за да проверите вашите умения и знания за преподаваните уроци. Освен това курсът предоставя уроци чрез видео лекции. По този начин това е курс със самостоятелно темпо, подходящ за професионалисти на работното място.
Статистика за Data Science с Python: Coursera
Този курс на Coursera е предоставен от IBM. Това е изключително обективен курс за изучаване на градивните принципи на статистиката за науката за данни. Забележителни теми на курса са:
- Събиране на данни
- Описателни статистики за обобщаване на данните
- Визуализиране и показване на данни
- Вероятностни разпределения
- тестване на хипотези
- Дисперсионен анализ или ANOVA
- Корелационен и регресионен анализ
Очакваното време за завършване на курса е 14 часа. Не се притеснявайте, ако сте работещ професионалист, тъй като това е пълен онлайн курс със самостоятелно темпо.
Специализация по математика за машинно обучение: Coursera
Математиката е неделима от машинното обучение, изкуствения интелект и науката за данните. Можете да научите какво точно ви трябва, за да станете успешен професионалист в горните ниши, като се запишете за този курс на Coursera.
Imperial College of London предлага този курс чрез Coursera, водещата платформа за онлайн курсове. Това е 3 курса за обучение, проведен от четирима ветерани инструктори. При 4 часа на седмица можете да завършите обучението за 4 месеца.
Платени онлайн курсове
Ако също търсите изчерпателно учебно съдържание, обхващащо цялата дисциплина, ето някои платени учебни ресурси за вас:
Статистика и математика за наука за данни и анализ на данни: Udemy
Ако искате да научите теория на вероятностите и статистика, за да прилагате функции за бизнес анализ и наука за данни, трябва да разгледате този курс на Udemy. Някои забележителни уроци са:
- Средноквадратично отклонение (RMSE)
- Средна абсолютна грешка (MAE)
- Тестване на хипотези
- Тестване на значимостта на нулевата хипотеза или p-стойност
- Грешка тип I & тип II
- Описателна статистика
- Теория на вероятностите
- Множествена линейна регресия
Това е самостоятелен онлайн курс за обучение с 91 лекции, обхващащи девет секции. Прогнозната продължителност на съдържанието на курса е 11 часа и 24 минути.
Станете магистър по вероятности и статистика: Udemy
Научаването на теориите не е достатъчно. Трябва да практикувате примерни задачи и въпроси, за да тествате увереността си. Следователно можете да разгледате този курс на Udemy, за да получите както идеи, така и примерни въпроси. Някои от основните теми на курса са:
- Основни инструменти за визуализация на данни като кръгови диаграми, лентови диаграми, диаграми на Venn, точкови диаграми, хистограми и други
- Статистическо разпределение на данни с помощта на Z-Score, стандартно отклонение, нормално разпределение, дисперсия и средна стойност
- Регресионен анализ
- Извадка от данни
- Тестване на хипотези
Курсът се състои от 10 секции и 141 видео лекции. В края на всеки раздел има и тренировъчен тест. В края на цялостния курс има финален изпит.
Основи на статистиката с Python: DataCamp
Python е жизненоважен програмен език за науката за данни. Следователно трябва да се научите как да прилагате статистика с помощта на кодиране на Python. Тази следа за умения на DataCamp може да ви помогне да научите статистика от гледна точка на Python. Удивително съдържание на курса:
- Обобщена статистика и вероятност
- Статистически модели като логистика и линейна регресия
- Техники за вземане на проби от данни
- Направете заключение от обширен набор от данни, като извършите тест на хипотеза
Цялата писта за умения се състои от 5 курса. Всеки курс е с продължителност 4 часа. Следователно завършването на пистата за умения ще отнеме 20 часа.
Основи на статистиката с R: DataCamp
Още една песен за умения от DataCamp ви помага да научите статистика за науката за данни с помощта на езика R. R е най-популярният език за програмиране за графики за визуализация на данни и статистически изчисления. Основните теми за проследяване на умения са:
- Въведение в статистиката в R
- Въведение в регресионния анализ в R
- Извадка от данни в R
- Междинна регресия в R
- Тестване на хипотези в R
Петте курса на тази писта за умения са по 4 часа всеки, а общото време за завършване е 20.
Книги от Amazon
Основна математика за науката за данни: Amazon
Тази книга е отличен източник за намиране на всички необходими теми по математика като линейна алгебра, смятане, вероятности и да не говорим за статистика. Книгата обяснява и показва приложението на невронни мрежи, линейна регресия и логистична регресия в проекти за наука за данни.
Освен това ще се научите да извличате статистическа значимост и да интерпретирате p-стойности от обширен набор от данни чрез прилагане на тестване на хипотези и описателна статистика. Книгата се предлага като електронна книга за устройства Kindle и с меки корици за тези, които харесват физически книги.
Практическа статистика за специалисти по данни: Amazon
Научете практическа статистика за наука за данни и нейното внедряване с помощта на езика за програмиране Python и R без усилие от тази книга на Amazon. Авторът изрично описва коя част от статистиката е необходима на специалистите по данни и коя не.
Книгата ще обхване ключови статистически функции като произволна извадка, регресионен анализ, техники за класификация и методи за машинно обучение. Можете да притежавате тази удобна книга като копие с меки корици, копие със спирала или цифрово копие за Kindle.
Гола статистика: Amazon
Тази книга ви учи на незаменимите инструменти на статистиката за науката за данни. Ще получите кратко и лесно за разбиране изясняване на статистически понятия като регресионен анализ, корелация, извод и други.
Чрез изучаване и разбиране на различни нужди на учащите, Amazon направи тази книга достъпна във формати като Kindle, твърди корици, MP3 компакт диск, меки корици и аудиокнига.
Заключение
Ако сте специалист по данни на средно ниво или експерт, вече знаете значението на статистиката за науката за данни. Прясно завършилите могат да научат това, както е описано по-горе в тази статия.
Като знаете кои уроци по статистика са необходими за науката за данни, ще инвестирате много месеци в изучаване на цялата статистика. Можете да намерите това ценно знание, като проучите някои или всички от горепосочените ресурси, за да станете специалист по данни.
Може също да се интересувате от обучение за подсилване за вашите ML модели.