Cours en ligne gratuit sur les statistiques pour la science des données avec certification [2022]

La science des données est sous les feux de la rampe depuis un certain temps, et elle est là pour rester. En termes simples, la science des données est un domaine d'étude avancé qui s'appuie sur une combinaison de techniques, de processus, d'algorithmes et d'outils mathématiques, statistiques et scientifiques pour obtenir des informations significatives à partir de données structurées et non structurées.

Étant donné que la science des données consiste à analyser des données et à extraire des informations de l'intérieur, les statistiques jouent un rôle important dans la science des données. La statistique est une discipline qui traite principalement de la collecte, de l'analyse, de l'interprétation et de la présentation des données de manière compréhensible par tous.

Dans le scénario du monde réel, les statistiques sont utilisées dans tous les secteurs pour traiter des défis complexes et aider les experts en science des données à trouver des modèles précieux dans de grands ensembles de données. Essentiellement, les professionnels de la science des données utilisent différentes méthodes statistiques pour effectuer des calculs mathématiques sur les données afin de donner un sens aux données brutes.

Statistiques pour la science des données

Les statistiques sont un outil très utile pour la science des données, en particulier lorsqu'il s'agit d'analyser des données. Les méthodes statistiques adoptent une approche ciblée des données, permettant ainsi aux experts en science des données de tirer des conclusions concrètes sur les données disponibles plutôt que de simplement deviner. Les statistiques vous permettent de comprendre la structure des données et de préparer les données pour une analyse plus approfondie via des techniques de science des données.

Obtenez une certification en science des données des meilleures universités du monde. Rejoignez nos programmes Executive PG, Advanced Certificate Programs ou Masters Programs pour accélérer votre carrière.

Voici quatre concepts statistiques fondamentaux qui sont cruciaux en Data Science :

1. Caractéristiques statistiques

Les fonctionnalités statistiques sont essentielles pour explorer un grand ensemble de données qui comprend des concepts tels que le biais, la variance, la moyenne, la médiane, etc. Ce sont les fonctionnalités de base que vous pouvez facilement implémenter dans un code.

2. Distributions de probabilité

En Data Science, la probabilité fait référence à la probabilité qu'un événement se produise ou non. Il est généralement quantifié entre 0 et 1, où 0 signifie que l'événement ne se produira pas et 1 signifie que l'événement se produira. Ainsi, une distribution de probabilité est une fonction statistique qui représente toutes les possibilités entre 0 et 1 dans un ensemble de données particulier.

3. Réduction de la dimensionnalité

La réduction de dimensionnalité fait référence à la technique consistant à réduire le nombre de variables aléatoires (caractéristiques) dans une expérience donnée en extrayant un ensemble de variables principales. Le processus est divisé en sélection de caractéristiques et extraction de caractéristiques. Alors que le processus de sélection de caractéristiques produit un sous-ensemble plus petit de l'ensemble de caractéristiques d'origine, l'extraction de caractéristiques réduit le nombre de dimensions, c'est-à-dire que les données présentes dans un espace de grande dimension sont ajustées dans un espace de dimension inférieure.

4. Suréchantillonnage et sous-échantillonnage

Le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage sont des techniques statistiques utilisées pour la classification des données. Souvent, les données disponibles sont pour la plupart basculées d'un côté, ce qui rend le modèle imparfaitement équilibré. Par exemple, un jeu de données ayant deux classes peut contenir 100 échantillons pour la classe 1, alors que 500 échantillons pour la classe 2.

Si ce n'est pas équilibré, cela perturbe la capacité du modèle à faire des prédictions précises. Dans le sous-échantillonnage, vous ne considérez qu'une partie (égale aux échantillons de la classe minoritaire) des données dérivées de la classe majoritaire. Cependant, en cas de suréchantillonnage, vous devez créer des copies de la classe minoritaire pour correspondre au nombre d'échantillons de la classe majoritaire.

Lire : Idées de projets de science des données

Types d'analyse statistique

L'analyse statistique s'intéresse principalement à la collecte de données provenant de sources disparates, à leur exploration et à leur analyse, et à la visualisation des résultats grâce à des méthodes de visualisation de données appropriées. C'est un outil essentiel pour les entreprises car il leur permet de découvrir et de prévoir les tendances futures du marché et de la consommation. Il existe deux types d'analyses statistiques :

Descriptif

Comme son nom l'indique, les statistiques descriptives font référence au processus de synthèse des données à l'aide d'outils de visualisation tels que des graphiques, des tableaux et des graphiques. Il ne tire aucune conclusion sur la population (un ensemble de variables dans un ensemble de données à partir duquel des échantillons sont tirés). Les statistiques descriptives visent à résumer les données de manière à faciliter la présentation et la compréhension des données brutes.

Inférentiel

Contrairement aux statistiques descriptives qui se concentrent principalement sur la synthèse et la présentation des données, les statistiques d'inférence vous permettent d'expérimenter des hypothèses et de tirer des conclusions concrètes. Dans cette approche, vous examinerez l'ensemble de données complet et appliquerez les résultats au groupe dans son ensemble.

Apprendre les statistiques pour la science des données : l'avantage upGrad

Si vous aspirez à faire carrière dans la science des données, vous devez avoir une base solide en statistique. La meilleure partie est que vous pouvez maîtriser les bases de la statistique dans le confort de votre maison avec le cours Statistiques pour la science des données d'upGrad . Il s'agit d'un cours gratuit offert par upGrad dans le cadre de son programme d'apprentissage upStart-Priceless.

Il est exclusivement conçu pour responsabiliser les personnes qui souhaitent entrer dans le monde de la science des données, soit en tant que débutant, soit en tant que carrière. Dans ce cours gratuit de statistiques pour la science des données, vous apprendrez des concepts statistiques de base et avancés et les utiliserez pour résoudre des défis du monde réel.

Comme c'est le cas pour toutes les offres upGrad, vous serez formé par les meilleurs mentors et leaders de l'industrie. En plus de recevoir un mentorat individuel, vous aurez également la possibilité de participer à des sessions d'interaction en direct et d'accéder à du contenu et à des ressources d'apprentissage spécifiques à l'industrie. À la fin du cours, vous obtiendrez un certificat d'achèvement de upGrad.

Le cours gratuit de statistiques pour la science des données d'upGrad est un programme de cinq semaines divisé en trois parties :

1. Statistiques inférentielles

Dans ce module, vous apprendrez les bases de la probabilité ainsi que différentes méthodes de distribution et d'échantillonnage. Vous apprendrez également à décrire des exemples de données et à faire des déductions sur la population.

2. Test d'hypothèse

Ce module vous apprendra comment utiliser les concepts de test d'hypothèse sur les données de l'échantillon pour tester si les estimations des données de population sont valides. En outre, vous apprendrez également à tirer parti de différents outils statistiques pour la démonstration de l'industrie.

3. Affectation

Le troisième module se concentre sur l'enseignement aux candidats comment appliquer vos connaissances théoriques (acquises dans les deux premiers modules) pour les tests d'assurance qualité des médicaments antidouleur d'une société pharmaceutique.

Suivre un cours en ligne pour apprendre les statistiques pour la science des données est une excellente option pour les aspirants qui ont déjà des études ou des engagements professionnels. Les cours en ligne offrent la flexibilité d'apprendre et de progresser selon votre convenance et votre emploi du temps.

Doit lire: Salaire de Data Scientist en Inde

Comment commencer

Pour rejoindre gratuitement notre cours en ligne d'apprentissage automatique, suivez ces étapes simples :

• Rendez-vous sur notre page upStart
• Choisissez le cours auquel vous souhaitez vous inscrire
• S'inscrire

Tous les cours présents sur notre page upStart sont disponibles gratuitement et ne nécessitent aucun investissement monétaire. Ces cours vous aident à démarrer votre parcours d'apprentissage et à vous familiariser avec les principes fondamentaux de sujets aussi complexes.

Inscrivez-vous ici pour rejoindre nos cours gratuits sur l'apprentissage automatique dès aujourd'hui.

Si vous avez des questions ou des suggestions, n'hésitez pas à nous en faire part via les commentaires. Nous aimerions recevoir de vos nouvelles.

Si vous êtes curieux d'en savoir plus sur la science des données, consultez le diplôme PG de IIIT-B & upGrad en science des données qui est créé pour les professionnels en activité et propose plus de 10 études de cas et projets, des ateliers pratiques, un mentorat avec des experts de l'industrie, 1- on-1 avec des mentors de l'industrie, plus de 400 heures d'apprentissage et d'aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.