Estadísticas básicas para la ciencia de datos que todos los científicos de datos deben conocer

Estadística es un término común, que puede escuchar con frecuencia en su vida diaria. Pero, ¿te has preguntado qué significa y qué significa? La estadística es el análisis de figuras matemáticas a través de diferentes métodos.

Nos da una visión más profunda y un significado de los diferentes números. Las estadísticas para la ciencia de datos son muy fundamentales y cruciales. La ciencia de datos gira en torno a las cifras, que solo se simplifican y completan con la ayuda de las estadísticas.

¿Por qué debería usar estadísticas para la ciencia de datos ?

Si ve un gráfico ordinario, como un gráfico de barras o un gráfico circular, los datos son más fáciles de entender porque son visuales. Estos son gráficos estadísticos. Puede brindarle un nivel muy alto de comprensión de los datos, que de otro modo sería difícil de interpretar. Además, puede realizar diferentes operaciones sobre estos datos para hacerlos más útiles.

En la actualidad, casi todos (individuos, universidades, empresas y gobiernos) utilizan la ciencia de datos. Todos conocen la importancia de la ciencia de datos. Las estadísticas para la ciencia de datos también son esenciales porque ayudan a llegar a conclusiones concretas y luego a tomar decisiones informadas. A veces, los datos también se utilizan para predecir cómo será el futuro.

¿Cuáles son los componentes esenciales de las estadísticas para la ciencia de datos ?

Funciones estadísticas: para usar las estadísticas de manera eficiente para la ciencia de datos , debe conocer los elementos esenciales que generalmente se usan en la ciencia de datos. Se utilizan con mucha frecuencia y, por lo general, son fáciles de entender. Estos incluyen las características básicas como la media, la mediana, la moda, la varianza y el sesgo de un conjunto de datos. Estos se pueden calcular muy rápidamente.

Distribución de probabilidad: hay diferentes tipos de distribuciones de probabilidad adjuntas a cada conjunto de datos. Estas son distribuciones de probabilidad uniforme, normal y de Poisson. La distribución de probabilidad uniforme es cuando las posibilidades de diferentes resultados de un evento son iguales. Por ejemplo, cuando lanzas una moneda justa, hay un 50 % de posibilidades de que salga cara y un 50 % de que salga cruz.

Esta es una distribución de probabilidad uniforme. La distribución de probabilidad normal implica que la posibilidad de un resultado particular de un evento se encuentra entre valores específicos. La distribución de probabilidad de Poisson significa que la probabilidad de resultado depende del número de veces que ocurre un evento.

Reducción de la dimensionalidad: esta es una parte vital de las estadísticas para la ciencia de datos . La reducción de la dimensionalidad es el proceso de reducir el número de variables involucradas.

Sobremuestreo: Este es el método donde se ajusta la distribución de clases del conjunto de datos. Entonces, cuando el conjunto de datos es desigual, se agregan más datos para igualarlo.

Undersampling: Este es el método donde se ajusta la distribución de clases del conjunto de datos. Entonces, cuando el conjunto de datos es desigual, algunos de los datos se eliminan para igualar la muestra. Sin embargo, puede perder algunos datos cruciales en este caso, por lo que generalmente no se recomienda.

Estadística bayesiana: este es otro método esencial de estadística para la ciencia de datos. La inferencia estadística se vuelve cómoda en este método. Lleva el nombre de Thomas Bayes, quien desarrolló el teorema de Bayes. Es el proceso de actualizar la hipótesis a medida que cambia el conjunto de datos.

Los componentes anteriores se usan con mucha frecuencia y seguirá escuchando estos términos con frecuencia. Por lo tanto, es mejor acostumbrarse a estos términos.

Más información sobre los requisitos previos para la ciencia de datos

¿Cuáles son los desafíos de usar estadísticas para la ciencia de datos ?

En primer lugar, esperamos que el conjunto de datos sea homogéneo para que podamos aplicar cualquier operación estadística sobre él. En el caso de conjuntos de datos heterogéneos, estas operaciones pueden no mostrar resultados muy precisos. También es una actividad muy sesgada cuantitativamente. Por lo tanto, si desea interpretar algo cualitativamente, las estadísticas no son lo correcto en la ciencia de datos.

Una sola observación en el conjunto de datos puede obstaculizar el promedio general del conjunto de datos. Esto es especialmente limitante en el caso de las estadísticas para la ciencia de datos . Además, para un principiante, comprender los diferentes conceptos de estadística para la ciencia de datos puede ser difícil y llevar mucho tiempo.

Las estadísticas para la ciencia de datos son una habilidad beneficiosa y poderosa para conocer en la época actual. Los procesos complejos se pueden hacer más accesibles para interpretar lo que significan los conjuntos de datos masivos. Esto se puede hacer de manera más eficiente si conoce bien los conceptos básicos de ciencia de datos y estadísticas.

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Terminando

Puede cuantificar las incertidumbres en los conjuntos de datos y profundizar en sus interpretaciones. Esto le brinda una buena visión general de cómo es realmente su conjunto de datos y lo que significa para su trabajo. Varias empresas utilizan esto para la optimización de carteras financieras, el análisis de diferentes informes y la interpretación de diferentes conjuntos de datos.

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