La scienza dei dati facilita l’uso proficuo di petabyte di dati da parte di smart, aziende, istituzioni finanziarie, centri sanitari e altro ancora. E la scienza dei dati è alimentata dalla disciplina matematica, la statistica. Quindi, impara le statistiche per la scienza dei dati per diventare un data scientist di successo.
Questo articolo mostra alcune risorse video famose, succinte e concise e corsi online che ti aiuteranno ad apprendere le statistiche della scienza dei dati senza sforzo. Continua a leggere per fare un passo avanti nel tuo viaggio nella scienza dei dati.
Sommario:
Perché dovresti imparare le statistiche per la scienza dei dati?
Siti web e app raccolgono enormi volumi di dati ogni secondo. Ma non hanno alcun senso finché non c’è uno schema. Le statistiche ti aiutano a dare un senso ai dati grezzi trovando uno schema.
Una volta che i data scientist ottengono grandi set di dati, applicano statistiche descrittive per trascrivere i sondaggi o le osservazioni in qualcosa che fornisce informazioni dettagliate.
Quindi, i data scientist utilizzano le statistiche inferenziali per analizzare piccole parti dell’intero set di dati per mettere in relazione i risultati con la fonte del set di dati, come una popolazione in un paese.
Pertanto, è necessario apprendere le statistiche per rispondere a domande sulla scienza dei dati come:
- Le caratteristiche vitali di qualsiasi set di dati o dati di indagine
- Modi per progettare la strategia di sviluppo del prodotto
- Impostazione delle metriche delle prestazioni e delle relative tabelle
- Prevedere i risultati attesi o comuni di un progetto
- Conservazione di dati validi ed eliminazione del rumore
Importanza della statistica nella scienza dei dati
Pulizia dei dati
Le statistiche sono potenti per convalidare se i dati sono stati raccolti secondo il piano di indagine. I metodi statistici aiutano anche i data scientist a eliminare il rumore, i dati falsificati, i dati irrilevanti e i dati ridondanti. Pertanto, quei dati strutturati diventano pronti come input per qualsiasi programma di apprendimento automatico.
Analisi dei dati
Nell’analisi dei dati, è necessario applicare funzioni statistiche come media, mediana, moda, varianza e distribuzioni. Inoltre, per la previsione, le statistiche aiutano a prevedere risultati specifici da un modello di dati.
La statistica è la chiave per comprendere i dati, migliorare il modello di dati e perché il set di dati ha generato valori specifici.
Metodi di classificazione
La regressione logistica è uno di questi metodi che i data scientist usano in modo eccessivo. Applicano questa funzione statistica per prevedere le risposte qualitative sulla base dei modelli osservati nel modello di dati.
Raggruppamento
Ancora un’altra importante funzione statistica aiuta i data scientist a separare una popolazione. Ad esempio, i data scientist possono applicare il clustering per separare diversi gruppi di età dei clienti ed eseguire annunci mirati per ridurre al minimo i costi e massimizzare il tasso di conversione.
Ora, trova di seguito alcune risorse di apprendimento essenziali per la scienza dei dati.
Corsi gratuiti e risorse video
I seguenti sono alcuni corsi gratuiti disponibili su YouTube. Inoltre, troverai alcune delle migliori piattaforme edTech che offrono contenuti di apprendimento gratuiti.
Grande apprendimento
Inizia a conoscere la necessità delle statistiche nella scienza dei dati guardando questo video corso di YouTube Great Learning. Il video copre 7 ore e 12 minuti e spiega varie funzioni vitali delle statistiche per la scienza dei dati.
Ad esempio, spiega la relazione tra apprendimento automatico e statistica, tipi di set di dati, correlazione, teoria della probabilità, distribuzione binomiale e altro.
Corso intensivo
CrashCourse Statistics dal canale YouTube CrashCourse è un’ottima fonte per gli aspiranti alla scienza dei dati per imparare le statistiche. Sono presenti 44 contenuti video che spiegano tutte le funzioni statistiche esclusive di data science e machine learning.
Devi guardare i video in ordine di apparizione per imparare le lezioni in modo organizzato. Potresti sederti con carta e penna per esercitarti sui problemi statistici discussi nei video.
Codice campo gratuito
Vuoi sapere come si presenta un corso universitario di statistica per la scienza dei dati? Guarda questo video del corso di statistiche sulla qualità su YouTube messo a disposizione da Free Code Camp.
Dopo aver svolto diligentemente la lezione, imparerai le abilità per raccogliere, riassumere, organizzare e interpretare i dati. Sarai anche in grado di concludere set di dati di gig.
Khan Academy
Ancora un altro elaborato contenuto di apprendimento online sulle statistiche è questo video di YouTube della Khan Academy.
È un elenco organizzato di lezioni video su vari argomenti di statistica. Ci sono 67 lezioni video liberamente disponibili a cui accedere quanto vuoi.
Statistiche di Marin
Marin va dal canale YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics e offre una serie di conferenze esaurienti sulla statistica per la scienza dei dati.
Ci sono 50 video di lezioni che coprono funzioni statistiche essenziali come progetti di studio, distribuzioni, punteggi Z, ecc.
365 Scienza dei dati
Questo video YouTube di 365 Data Science sull’Introduzione alle statistiche copre le funzioni statistiche richieste per i data scientist.
Asimmetria, varianza, livelli di misurazione, variabili numeriche, ecc., sono alcuni argomenti statistici di rilievo che la lezione tratterà.
StatQuest
Impara l’apprendimento automatico applicando funzioni statistiche fianco a fianco guardando questa lezione gratuita di YouTube sul ML di StatQuest.
Ci sono 84 lezioni video in questa playlist. Imparerai interessanti funzioni statistiche come bias, varianza, regressione multipla e regressione logistica.
Audacia
È un passo intelligente per iniziare ad apprendere una nuova abilità passando attraverso alcune risorse gratuite. Ti aiuta a intravedere l’abilità e conoscere gli sforzi necessari per acquisirla con successo. Per imparare le statistiche per la scienza dei dati, puoi usare questo corso Udacity allo stesso modo.
Imparerai le funzioni statistiche richieste per la scienza dei dati come:
- Probabilità
- Stima
- Alla scoperta delle relazioni nei dati
- Analisi di regressione
- Inferenza
- Distribuzione normale e valori anomali
Il corso è aperto a tutti. La conoscenza di base dell’algebra sarà utile nello svolgimento delle attività pratiche.
Introduzione alla statistica bayesiana: Udemy
La statistica bayesiana è un metodo di inferenza statistica per esplorare la probabilità di un’ipotesi. I data scientist utilizzano questa funzione statistica in molti modi. Puoi imparare l’intero concetto gratuitamente dando un’occhiata a questo corso Udemy.
Imparerai la statistica bayesiana in 4 sezioni succinte contenenti 14 lezioni. Ci vorranno circa 1 ora e 18 minuti per completare il corso. Puoi ripassare il corso tutte le volte che vuoi per memorizzare e comprendere i concetti.
Introduzione alla statistica: Coursera
È un corso della Stanford University tenuto da una facoltà della stessa università e distribuito online tramite Coursera. Questo corso gratuito è anche materiale di formazione di autoapprendimento in modo che tu possa modificare le scadenze in base al tuo programma.
Il contenuto chiave del corso è:
- Statistiche descrittive per l’esplorazione dei dati
- Raccolta e campionamento dei dati
- Teoria della probabilità
- Distribuzione binomiale
- Analisi di regressione
Ci vorranno circa 15 ore per completare tutte le lezioni. Infine, guadagnerai un certificato per il completamento con successo.
Statistiche e probabilità: Khan Academy
Vuoi imparare gratuitamente statistiche e probabilità per la scienza dei dati? Devi provare questo contenuto di apprendimento ludicizzato da Khan Academy. Il contenuto del corso include i fondamenti della probabilità e della statistica per la scienza dei dati.
Ci sono 16 lezioni in questo contenuto. Alla fine, c’è una sfida del corso per testare le tue abilità e la conoscenza delle lezioni insegnate. Inoltre, il corso eroga lezioni tramite video lezioni. Pertanto, è un corso di autoapprendimento adatto a professionisti sul lavoro.
Statistiche per la scienza dei dati con Python: Coursera
Questo corso Coursera è stato reso disponibile da IBM. È un corso altamente obiettivo per apprendere i principi fondamentali della statistica per la scienza dei dati. Gli argomenti degni di nota del corso sono:
- Raccolta di dati
- Statistiche descrittive per la sintesi dei dati
- Visualizzazione e visualizzazione dei dati
- Distribuzioni di probabilità
- verifica di ipotesi
- Analisi della varianza o ANOVA
- Analisi di correlazione e regressione
Il tempo stimato per il completamento del corso è di 14 ore. Non preoccuparti se sei un professionista che lavora poiché si tratta di un corso online completo e di autoapprendimento.
Specializzazione in matematica per l’apprendimento automatico: Coursera
La matematica è inseparabile dall’apprendimento automatico, dall’intelligenza artificiale e dalla scienza dei dati. Puoi imparare esattamente ciò di cui hai bisogno per diventare un professionista di successo nelle nicchie di cui sopra iscrivendoti a questo corso Coursera.
L’Imperial College of London offre questo corso tramite Coursera, la principale piattaforma di corsi online. È un corso di formazione 3 tenuto da quattro istruttori veterani. Con 4 ore settimanali, puoi completare la formazione in 4 mesi.
Corsi online a pagamento
Se stai cercando anche contenuti didattici esaurienti che coprano l’intera disciplina, ecco alcune risorse di apprendimento a pagamento per te:
Statistica e matematica per la scienza dei dati e l’analisi dei dati: Udemy
Se vuoi imparare la teoria della probabilità e la statistica per applicare le funzioni di analisi aziendale e scienza dei dati, devi dare un’occhiata a questo corso Udemy. Alcune lezioni degne di nota sono:
- Deviazione quadrata media radice (RMSE)
- Errore assoluto medio (MAE)
- Verifica di ipotesi
- Test di significatività con ipotesi nulla o valore p
- Errore di tipo I e tipo II
- Statistiche descrittive
- Teoria della probabilità
- Regressione lineare multipla
È un corso di formazione online di autoapprendimento con 91 lezioni suddivise in nove sezioni. La durata stimata del contenuto del corso è di 11 ore e 24 minuti.
Diventa un maestro di probabilità e statistica: Udemy
Imparare le teorie non è abbastanza. Devi esercitarti su problemi e domande di esempio per testare la tua sicurezza. Quindi, puoi dare un’occhiata a questo corso Udemy per ottenere idee e domande di esempio. Alcuni degli argomenti chiave del corso sono:
- Strumenti essenziali per la visualizzazione dei dati come grafici a torta, grafici a barre, diagrammi di Venn, dot plot, istogrammi e altro ancora
- Distribuzione statistica dei dati utilizzando Z-Score, deviazione standard, distribuzione normale, varianza e media
- Analisi di regressione
- Campionamento dei dati
- Verifica di ipotesi
Il corso si compone di 10 sezioni e 141 video di lezioni. Alla fine di ogni sezione, c’è anche una prova pratica. Al termine del corso generale è previsto un esame finale.
Fondamenti di statistica con Python: DataCamp
Python è il linguaggio di programmazione vitale per la scienza dei dati. Quindi, devi imparare come implementare le statistiche usando la codifica Python. Questa traccia delle abilità di DataCamp può aiutarti ad apprendere le statistiche dal punto di vista di Python. Contenuti straordinari del corso:
- Statistiche riassuntive e probabilità
- Modelli statistici come logistica e regressione lineare
- Tecniche di campionamento dei dati
- Concludi da un ampio set di dati eseguendo un test di ipotesi
L’intero percorso delle abilità è composto da 5 corsi. Ogni corso ha una durata di 4 ore. Quindi, ci vorrebbero 20 ore per completare la traccia delle abilità.
Fondamenti di statistica con R: DataCamp
Ancora un altro percorso di abilità di DataCamp ti aiuta ad apprendere le statistiche per la scienza dei dati usando il linguaggio R. R è il linguaggio di programmazione più diffuso per la visualizzazione dei dati, grafica e calcolo statistico. Gli argomenti chiave della traccia delle abilità sono:
- Introduzione alla statistica in R
- Introduzione all’analisi di regressione in R
- Campionamento dei dati in R
- Regressione intermedia in R
- Verifica di ipotesi in R
I 5 corsi su questo percorso di abilità sono 4 ore ciascuno e il tempo di completamento totale è 20.
Libri da Amazon
Matematica essenziale per la scienza dei dati: Amazon
Questo libro è un’ottima fonte per trovare tutti gli argomenti di matematica richiesti come algebra lineare, calcolo, probabilità e per non parlare della statistica. Il libro spiega e mostra l’applicazione delle reti neurali, della regressione lineare e della regressione logistica nei progetti di scienza dei dati.
Imparerai anche a derivare la significatività statistica e interpretare i valori p da un ampio set di dati applicando test di ipotesi e statistiche descrittive. Il libro è disponibile come eBook per dispositivi Kindle e tascabile per chi ama i libri fisici.
Statistiche pratiche per data scientist: Amazon
Impara le statistiche pratiche per la scienza dei dati e la sua implementazione usando il linguaggio di programmazione Python e R senza sforzo da questo libro di Amazon. L’autore descrive esplicitamente quale parte delle statistiche è necessaria per i data scientist e quale no.
Il libro tratterà le funzioni statistiche chiave come campionamento casuale, analisi di regressione, tecniche di classificazione e metodi di apprendimento automatico. Puoi possedere questo pratico libro come copia tascabile, copia con rilegatura a spirale o copia digitale per Kindle.
Statistiche nude: Amazon
Questo libro ti insegna gli strumenti indispensabili della statistica per la scienza dei dati. Otterrai un chiarimento breve e di facile comprensione di concetti statistici come analisi di regressione, correlazione, inferenza e altro.
Studiando e comprendendo le varie esigenze degli studenti, Amazon ha reso questo libro disponibile in formati come Kindle, copertina rigida, compact disk MP3, tascabile e audiolibro.
Conclusione
Se sei un data scientist di livello medio o esperto, conosci già l’importanza della statistica per la scienza dei dati. I neolaureati possono impararlo come descritto sopra in questo articolo.
Sapendo quali lezioni di statistica sono necessarie per la scienza dei dati, investirai molti mesi nell’apprendimento di tutte le statistiche. Puoi trovare questa preziosa conoscenza esplorando una o tutte le risorse di cui sopra per diventare un data scientist.
Potresti anche essere interessato all’apprendimento per rinforzo per i tuoi modelli ML.