Estadísticas para ciencia de datos Curso gratuito en línea con certificación [2022]

La ciencia de datos ha estado en el centro de atención durante bastante tiempo y llegó para quedarse. En palabras simples, Data Science es un campo de estudio avanzado que aprovecha una combinación de técnicas, procesos, algoritmos y herramientas matemáticas, estadísticas y científicas para obtener información significativa a partir de datos estructurados y no estructurados.

Dado que la ciencia de datos se trata de analizar datos y extraer información interna, las estadísticas juegan un papel importante en la ciencia de datos. La estadística es una disciplina que se ocupa principalmente de recopilar, analizar, interpretar y presentar datos de manera que todos puedan entenderlos.

En el escenario del mundo real, las estadísticas se utilizan en todas las industrias para procesar desafíos complejos y ayudar a los expertos en ciencia de datos a encontrar patrones valiosos en grandes conjuntos de datos. Esencialmente, los profesionales de la ciencia de datos emplean diferentes métodos estadísticos para realizar cálculos matemáticos sobre los datos para dar sentido a los datos sin procesar.

Estadísticas para la ciencia de datos

La estadística es una herramienta muy útil para la ciencia de datos, especialmente cuando se trata de análisis de datos. Los métodos estadísticos adoptan un enfoque específico de los datos, lo que permite a los expertos en ciencia de datos sacar conclusiones concretas sobre los datos disponibles en lugar de simplemente adivinar. Las estadísticas le permiten comprender la estructura de datos y preparar los datos para un análisis posterior a través de técnicas de ciencia de datos.

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Aquí hay cuatro conceptos estadísticos fundamentales que son cruciales en Data Science:

1. Características estadísticas

Las funciones estadísticas son fundamentales para explorar un gran conjunto de datos que incluye conceptos como sesgo, varianza, media, mediana, etc. Estas son las funciones básicas que puede implementar fácilmente dentro de un código.

2. Distribuciones de probabilidad

En Data Science, la probabilidad se refiere a la posibilidad de que un evento ocurra o no. Generalmente se cuantifica dentro de 0 a 1, donde 0 significa que el evento no ocurrirá y 1 significa que ocurrirá el evento. Por lo tanto, una distribución de probabilidad es una función estadística que representa todas las posibilidades entre 0 y 1 en un conjunto de datos en particular.

3. Reducción de dimensionalidad

La reducción de dimensionalidad se refiere a la técnica de reducir el número de variables aleatorias (características) en un experimento dado mediante la extracción de un conjunto de variables principales. El proceso se divide en selección de características y extracción de características. Mientras que el proceso de selección de características produce un subconjunto más pequeño del conjunto original de características, la extracción de características reduce el número de dimensiones, es decir, los datos presentes en un espacio de dimensiones altas se ajustan a un espacio de dimensiones más bajas.

4. Sobremuestreo y submuestreo

El sobremuestreo y el submuestreo son técnicas estadísticas utilizadas para la clasificación de datos. A menudo, la mayoría de los datos disponibles se inclinan hacia un lado, lo que hace que el modelo esté imperfectamente equilibrado. Por ejemplo, un conjunto de datos que tiene dos clases puede contener 100 muestras para la clase 1, mientras que 500 muestras para la clase 2.

Si esto no está equilibrado, echa por tierra la capacidad del modelo para hacer predicciones precisas. En el submuestreo, solo se considera una parte (igual a las muestras de la clase minoritaria) de los datos derivados de la clase mayoritaria. Sin embargo, en el sobremuestreo, debe crear copias de la clase minoritaria para que coincida con el número de muestras de la clase mayoritaria.

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Tipos de análisis estadístico

El análisis estadístico se ocupa principalmente de recopilar datos de fuentes dispares, explorarlos y analizarlos, y visualizar los hallazgos a través de métodos de visualización de datos apropiados. Es una herramienta vital para las empresas, ya que les permite descubrir y predecir el mercado futuro y las tendencias de los consumidores. Hay dos tipos de análisis estadístico:

Descriptivo

Como sugiere el nombre, las estadísticas descriptivas se refieren al proceso de resumir los datos utilizando herramientas de visualización como cuadros, tablas y gráficos. No saca ninguna conclusión sobre la población (un conjunto de variables en un conjunto de datos del que se extraen muestras). La estadística descriptiva tiene como objetivo resumir los datos de manera que sea más fácil presentar y comprender los datos sin procesar.

inferencial

A diferencia de las estadísticas descriptivas que se enfocan principalmente en resumir y presentar datos, las estadísticas de inferencia le permiten experimentar con hipótesis y sacar conclusiones concretas. En este enfoque, examinará el conjunto de datos completo y aplicará los resultados al grupo como un todo.

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El curso gratuito Estadísticas para ciencia de datos de upGrad es un programa de cinco semanas que se divide en tres partes:

1. Estadísticas inferenciales

En este módulo, aprenderá los conceptos básicos de probabilidad junto con diferentes métodos de distribución y muestreo. También aprenderá cómo describir datos de muestra y hacer inferencias sobre la población.

2. Prueba de hipótesis

Este módulo le enseñará cómo usar los conceptos de prueba de hipótesis en los datos de la muestra para probar si las estimaciones de los datos de la población son válidas. Además, también aprenderá cómo aprovechar diferentes herramientas estadísticas para la demostración de la industria.

3. Asignación

El tercer módulo se enfoca en enseñar a los candidatos cómo aplicar su conocimiento teórico (obtenido en los dos primeros módulos) para las pruebas de control de calidad de los analgésicos de una compañía farmacéutica.

Tomar un curso en línea para aprender Estadísticas para ciencia de datos es una excelente opción para los aspirantes que ya tienen educación o compromisos profesionales. Los cursos en línea ofrecen la flexibilidad de aprender y progresar según su conveniencia y horario.

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