Statistik für Data Science Kostenloser Online-Kurs mit Zertifizierung [2022]

Data Science steht schon seit geraumer Zeit im Rampenlicht und wird es auch bleiben. Mit einfachen Worten, Data Science ist ein fortgeschrittenes Studiengebiet, das eine Kombination aus mathematischen, statistischen und wissenschaftlichen Techniken, Prozessen, Algorithmen und Werkzeugen nutzt, um aussagekräftige Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen.

Da es bei Data Science darum geht, Daten zu analysieren und Erkenntnisse aus dem Inneren zu gewinnen, spielt Statistik eine wichtige Rolle in Data Science. Statistik ist eine Disziplin, die sich hauptsächlich mit dem Sammeln, Analysieren, Interpretieren und Präsentieren von Daten in einer Weise befasst, die für alle verständlich ist.

Im realen Szenario wird Statistik branchenübergreifend eingesetzt, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen und Data-Science-Experten dabei zu helfen, wertvolle Muster in großen Datensätzen zu finden. Im Wesentlichen verwenden Data Science-Experten verschiedene statistische Methoden, um mathematische Berechnungen an Daten durchzuführen, um die Rohdaten zu verstehen.

Statistik für Data Science

Statistiken sind ein äußerst nützliches Werkzeug für Data Science, insbesondere wenn es um die Datenanalyse geht. Statistische Methoden gehen zielgerichtet mit Daten um und ermöglichen Data-Science-Experten so, konkrete Rückschlüsse auf die vorliegenden Daten zu ziehen, anstatt nur zu raten. Mithilfe von Statistiken können Sie die Datenstruktur verstehen und die Daten mithilfe von Data-Science-Techniken für die weitere Analyse vorbereiten.

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Hier sind vier grundlegende statistische Konzepte, die in der Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung sind:

1. Statistische Funktionen

Statistische Funktionen sind entscheidend bei der Untersuchung eines großen Datensatzes, der Konzepte wie Bias, Varianz, Mittelwert, Median usw. enthält. Dies sind die grundlegenden Funktionen, die Sie einfach in einem Code implementieren können.

2. Wahrscheinlichkeitsverteilungen

In der Datenwissenschaft bezieht sich Wahrscheinlichkeit auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt oder nicht. Es wird im Allgemeinen zwischen 0 und 1 quantifiziert, wobei 0 bedeutet, dass das Ereignis nicht eintritt, und 1 bedeutet, dass das Ereignis eintritt. Somit ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung eine statistische Funktion, die alle Möglichkeiten zwischen 0 und 1 in einem bestimmten Datensatz darstellt.

3. Dimensionsreduktion

Dimensionalitätsreduktion bezieht sich auf die Technik, die Anzahl von Zufallsvariablen (Merkmale) in einem gegebenen Experiment zu reduzieren, indem ein Satz von Hauptvariablen extrahiert wird. Der Prozess ist in Merkmalsauswahl und Merkmalsextraktion unterteilt. Während der Merkmalsauswahlprozess eine kleinere Teilmenge des ursprünglichen Satzes von Merkmalen erzeugt, reduziert die Merkmalsextraktion die Anzahl der Dimensionen, das heißt, die in einem hochdimensionalen Raum vorhandenen Daten werden in einen niedrigerdimensionalen Raum eingepasst.

4. Oversampling und Undersampling

Oversampling und Undersampling sind statistische Techniken, die zur Datenklassifizierung verwendet werden. Oft sind die vorliegenden Daten meistens auf einer Seite gekippt, wodurch das Modell nicht perfekt ausbalanciert ist. Beispielsweise kann ein Datensatz mit zwei Klassen 100 Proben für Klasse 1 enthalten, während 500 Proben für Klasse 2.

Wenn dies nicht ausgewogen ist, beeinträchtigt dies die Fähigkeit des Modells, genaue Vorhersagen zu treffen. Beim Undersampling betrachten Sie nur einen Teil (gleich den Stichproben der Minderheitsklasse) der Daten, die von der Mehrheitsklasse stammen. Beim Oversampling müssen Sie jedoch Kopien der Minderheitsklasse erstellen, um mit der Anzahl der Stichproben der Mehrheitsklasse übereinzustimmen.

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Arten der statistischen Analyse

Bei der statistischen Analyse geht es hauptsächlich darum, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln, zu erforschen und zu analysieren und die Ergebnisse durch geeignete Datenvisualisierungsmethoden zu visualisieren. Es ist ein wichtiges Instrument für Unternehmen, da es ihnen ermöglicht, die zukünftigen Markt- und Verbrauchertrends aufzudecken und vorherzusagen. Es gibt zwei Arten der statistischen Analyse:

Beschreibend

Wie der Name schon sagt, bezieht sich deskriptive Statistik auf den Prozess der Zusammenfassung der Daten mithilfe von Visualisierungstools wie Diagrammen, Tabellen und Grafiken. Es werden keine Schlussfolgerungen zur Grundgesamtheit gezogen (ein Satz von Variablen in einem Datensatz, aus dem Stichproben gezogen werden). Die deskriptive Statistik zielt darauf ab, die Daten so zusammenzufassen, dass Rohdaten einfacher dargestellt und verstanden werden können.

Folgerung

Im Gegensatz zur beschreibenden Statistik, die sich hauptsächlich auf das Zusammenfassen und Präsentieren von Daten konzentriert, können Sie mit der Inferenzstatistik mit Hypothesen experimentieren und konkrete Schlussfolgerungen ziehen. Bei diesem Ansatz untersuchen Sie den gesamten Datensatz und wenden die Ergebnisse auf die Gruppe als Ganzes an.

Statistik lernen für Data Science: Der upGrad-Vorteil

Wenn Sie eine Karriere in Data Science anstreben, müssen Sie über eine solide Grundlage in Statistik verfügen. Das Beste daran ist, dass Sie die Grundlagen der Statistik mit dem upGrad-Kurs „ Statistics for Data Science “ bequem von zu Hause aus beherrschen können . Dies ist ein kostenloser Kurs, der von upGrad im Rahmen seines upStart-Priceless Learning-Programms angeboten wird.

Es wurde ausschließlich entwickelt, um Personen zu befähigen, die in die Welt der Datenwissenschaft einsteigen möchten, entweder als Anfänger oder als Karriereschritt. In diesem kostenlosen Kurs „Statistics for Data Science“ lernen Sie grundlegende und fortgeschrittene statistische Konzepte kennen und verwenden sie, um reale Herausforderungen zu lösen.

Wie bei allen upGrad-Angeboten werden Sie von Top-Mentoren und Branchenführern geschult. Neben der persönlichen Betreuung erhalten Sie auch die Möglichkeit, an Live-Interaktionssitzungen teilzunehmen und auf branchenspezifische Inhalte und Lernressourcen zuzugreifen. Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie von upGrad ein Abschlusszertifikat.

Der kostenlose Kurs Statistics for Data Science von upGrad ist ein fünfwöchiges Programm, das in drei Teile unterteilt ist:

1. Inferenzstatistik

In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit sowie verschiedene Methoden der Verteilung und Stichprobenziehung kennen. Außerdem lernen Sie, wie Sie Stichprobendaten beschreiben und Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit ziehen können.

2. Hypothesentest

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Hypothesentestkonzepte auf die Stichprobendaten anwenden, um zu testen, ob die Schätzungen der Populationsdaten gültig sind. Außerdem erfahren Sie, wie Sie verschiedene statistische Tools für die Demonstration der Branche nutzen können.

3. Auftrag

Das dritte Modul konzentriert sich darauf, den Kandidaten beizubringen, wie sie ihr theoretisches Wissen (erworben in den ersten beiden Modulen) für die QS-Prüfung von Schmerzmitteln eines Pharmaunternehmens anwenden können.

Die Teilnahme an einem Online-Kurs zum Erlernen von Statistik für Data Science ist eine ausgezeichnete Option für Aspiranten, die bereits über eine Ausbildung oder ein berufliches Engagement verfügen. Online-Kurse bieten die Flexibilität, nach Ihren Wünschen und Ihrem Zeitplan zu lernen und Fortschritte zu erzielen.

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Wie man anfängt

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