認定付きデータサイエンス無料オンラインコースの統計[2022]

データサイエンスはかなり前から脚光を浴びており、ここにとどまります。 簡単に言うと、データサイエンスは、数学、統計、科学の手法、プロセス、アルゴリズム、ツールの組み合わせを活用して、構造化データと非構造化データの両方から意味のある情報を取得する高度な研究分野です。

データサイエンスはデータの分析と内部からの洞察の抽出がすべてであるため、統計はデータサイエンスで重要な役割を果たします。 統計は、主にすべての人が理解できる方法でデータを収集、分析、解釈、および提示することを扱う分野です。

実際のシナリオでは、統計は業界全体で使用され、複雑な課題を処理し、データサイエンスの専門家が大規模なデータセットで価値のあるパターンを見つけるのを支援します。 基本的に、データサイエンスの専門家は、さまざまな統計手法を使用してデータの数学的計算を実行し、生データを理解します。

データサイエンスの統計

統計は、特にデータ分析に関して、データサイエンスにとって非常に便利なツールです。 統計的手法は、データに対して的を絞ったアプローチを採用しているため、データサイエンスの専門家は、単に推測するのではなく、手元のデータについて具体的な結論を導き出すことができます。 統計を使用すると、データ構造を理解し、データサイエンス技術を介してさらに分析するためにデータを準備できます。

世界のトップ大学からデータサイエンス認定を取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムに参加して、キャリアを早めに進めましょう。

データサイエンスで重要な4つの基本的な統計概念は次のとおりです。

1.統計的特徴

統計的機能は、バイアス、分散、平均、中央値などの概念を含む大規模なデータセットを探索する上で極めて重要です。これらは、コード内に簡単に実装できる基本的な機能です。

2.確率分布

データサイエンスでは、確率とは、イベントが発生するかどうかを示す可能性を指します。 通常、0から1の範囲で定量化されます。ここで、0はイベントが発生しないことを意味し、1はイベントが発生することを意味します。 したがって、確率分布は、特定のデータセットの0から1までのすべての可能性を表す統計関数です。

3.次元削減

次元削減とは、主要な変数のセットを抽出することにより、特定の実験で確率変数（特徴）の数を減らす手法を指します。 このプロセスは、特徴選択と特徴抽出に分けられます。 特徴選択プロセスは元の特徴セットのより小さなサブセットを生成しますが、特徴抽出は次元の数を減らします。つまり、高次元空間に存在するデータは低次元空間に適合します。

4.オーバーサンプリングとアンダーサンプリング

オーバーサンプリングとアンダーサンプリングは、データ分類に使用される統計手法です。 多くの場合、手元のデータはほとんど片側に転倒しているため、モデルのバランスが不完全になっています。 たとえば、2つのクラスを持つデータセットには、クラス1の場合は100サンプルが含まれ、クラス2の場合は500サンプルが含まれる場合があります。

これがバランスが取れていない場合、正確な予測を行うモデルの機能が失われます。 アンダーサンプリングでは、マジョリティクラスから派生したデータの一部（マイノリティクラスのサンプルに等しい）のみを考慮します。 ただし、オーバーサンプリングでは、多数派クラスのサンプル数に一致するように少数派クラスのコピーを作成する必要があります。

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統計分析の種類

統計分析は主に、異なるソースからデータを収集し、それを調査および分析し、適切なデータ視覚化方法を通じて結果を視覚化することに関係しています。 これは、将来の市場と消費者の傾向を明らかにして予測することを可能にするため、企業にとって不可欠なツールです。 統計分析には次の2つのタイプがあります。

記述的

名前が示すように、記述統計は、チャート、表、グラフなどの視覚化ツールを使用してデータを要約するプロセスを指します。 母集団（サンプルが抽出されるデータセット内の変数のセット）については結論を導き出しません。 記述統計は、生データの提示と理解を容易にする方法でデータを要約することを目的としています。

推論

主にデータの要約と提示に焦点を当てた記述統計とは異なり、推論統計を使用すると、仮説を実験して具体的な結論を導き出すことができます。 このアプローチでは、完全なデータセットを調べて、結果をグループ全体に適用します。

データサイエンスの統計を学ぶ：アップグレードの利点

データサイエンスでのキャリアを築くことを目指すのであれば、統計学の強力な基盤が必要です。 最良の部分は、upGradのデータサイエンス統計コースで、自宅の快適さから統計の基礎をマスターできることです。 これは、upGradがupStart-PricelessLearningプログラムの下で提供する無料のコースです。

これは、初心者またはキャリアの移動として、データサイエンスの世界に参入したい個人に力を与えるために特別に設計されています。 このデータサイエンスの統計の無料コースでは、基本的な統計の概念と高度な統計の概念を学び、それらを使用して実際の課題を解決します。

すべてのupGrad製品に当てはまるように、あなたはトップメンターと業界リーダーによって訓練されます。 1対1のメンターシップを受けるだけでなく、ライブインタラクションセッションに参加したり、業界固有のコンテンツや学習リソースにアクセスしたりする機会も得られます。 コースを修了すると、upGradから修了証明書を取得します。

upGradのデータサイエンス統計無料コースは、5週間のプログラムが3つのパートに分かれています。

1.推論統計

このモジュールでは、分布とサンプリングのさまざまな方法とともに、確率の基本を学習します。 また、サンプルデータを記述し、母集団を推論する方法についても学習します。

2.仮説検定

このモジュールでは、サンプルデータで仮説検定の概念を使用して、母集団データの推定が有効かどうかを検定する方法を説明します。 さらに、業界のデモンストレーションにさまざまな統計ツールを活用する方法も学習します。

3.割り当て

3番目のモジュールは、製薬会社の鎮痛薬のQAテストに理論的知識（最初の2つのモジュールで得られた）を適用する方法を候補者に教えることに焦点を当てています。

データサイエンスの統計を学ぶためにオンラインコースを受講することは、すでに教育や専門的な仕事をしている志願者にとって優れた選択肢です。 オンラインコースは、あなたの都合とスケジュールに応じて学び、進歩する柔軟性を提供します。

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開始方法

機械学習オンラインコースに無料で参加するには、次の簡単な手順に従ってください。

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• 登録

upStartページにあるすべてのコースは無料で利用でき、金銭的な投資は必要ありません。 これらのコースは、学習の旅を開始し、そのような複雑な科目の基礎を理解するのに役立ちます。

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