Statistik Dasar untuk Ilmu Data Yang Harus Diketahui Setiap Ilmuwan Data

Statistik adalah istilah umum yang mungkin sering Anda dengar dalam kehidupan sehari-hari. Tapi pernahkah Anda bertanya-tanya apa arti dan singkatannya? Statistik adalah analisis angka matematika melalui metode yang berbeda.

Ini memberi kita wawasan dan makna yang lebih mendalam tentang angka-angka yang berbeda. Statistik untuk ilmu data sangat mendasar dan krusial. Ilmu data berputar di sekitar angka, yang hanya dibuat lebih sederhana dan komprehensif dengan bantuan statistik.

Mengapa Anda harus menggunakan statistik untuk ilmu data ?

Jika Anda melihat grafik biasa – seperti grafik batang atau diagram lingkaran, data lebih mudah dipahami karena bersifat visual. Ini adalah grafik statistik. Ini dapat memberi Anda tingkat pemahaman data yang sangat tinggi, yang sulit untuk ditafsirkan. Selain itu, Anda dapat melakukan operasi yang berbeda pada data ini untuk membuatnya lebih berguna.

Di zaman sekarang ini, hampir semua orang – individu, universitas, perusahaan, dan pemerintah – menggunakan ilmu data. Semua orang tahu tentang pentingnya ilmu data. Statistik untuk ilmu data juga penting karena membantu sampai pada kesimpulan konkret dan kemudian membuat keputusan yang tepat. Terkadang, data juga digunakan untuk memprediksi seperti apa masa depan.

Apa komponen penting dari statistik untuk ilmu data ?

Fitur Statistik: Untuk menggunakan statistik secara efisien untuk ilmu data , Anda perlu mengetahui elemen penting yang biasanya digunakan dalam ilmu data. Mereka sangat sering digunakan dan umumnya mudah dimengerti. Ini termasuk fitur dasar seperti mean, median, mode, varians, dan bias dari kumpulan data. Ini dapat dihitung dengan sangat cepat.

Distribusi Probabilitas: Ada berbagai jenis distribusi probabilitas yang melekat pada setiap kumpulan data. Ini adalah distribusi probabilitas seragam, normal, dan Poisson. Distribusi probabilitas seragam adalah ketika peluang hasil yang berbeda dari suatu peristiwa adalah sama. Misalnya, ketika Anda melempar koin yang adil, ada peluang 50% kepala dan 50% peluang ekor.

Ini adalah distribusi probabilitas seragam. Distribusi probabilitas normal menyiratkan bahwa kemungkinan hasil tertentu dari suatu peristiwa terletak di antara nilai-nilai tertentu. Distribusi probabilitas Poisson berarti bahwa probabilitas hasil terletak pada berapa kali suatu peristiwa terjadi.

Pengurangan Dimensi: Ini adalah bagian penting dari statistik untuk ilmu data . Pengurangan dimensi adalah proses pengurangan jumlah variabel yang terlibat.

Over Sampling: Ini adalah metode di mana distribusi kelas kumpulan data disesuaikan. Jadi ketika kumpulan data tidak sama, lebih banyak data ditambahkan untuk menyamakannya.

Undersampling: Ini adalah metode di mana distribusi kelas kumpulan data disesuaikan. Jadi ketika kumpulan data tidak sama, beberapa data dihapus untuk menyamakan sampel. Namun, Anda dapat kehilangan beberapa data penting dalam kasus ini, sehingga umumnya tidak disarankan.

Statistik Bayesian: Ini adalah metode statistik penting lainnya untuk ilmu data. Inferensi statistik menjadi nyaman dalam metode ini. Ini dinamai Thomas Bayes, yang mengembangkan teorema Bayes. Ini adalah proses memperbarui hipotesis ketika kumpulan data berubah.

Komponen di atas sangat sering digunakan, dan Anda akan sering mendengar istilah ini. Oleh karena itu yang terbaik adalah membiasakan diri dengan istilah-istilah ini.

Pelajari tentang Prasyarat untuk Ilmu Data

Apa tantangan menggunakan statistik untuk ilmu data ?

Pertama, kami mengharapkan kumpulan data menjadi homogen bagi kami untuk menerapkan operasi statistik apa pun di atasnya. Dalam kasus kumpulan data yang heterogen, operasi ini mungkin tidak menunjukkan hasil yang sangat akurat. Ini juga merupakan aktivitas yang sangat miring secara kuantitatif. Oleh karena itu, jika Anda ingin menafsirkan sesuatu secara kualitatif, statistik bukanlah hal yang tepat untuk dilakukan dalam ilmu data.

Pengamatan tunggal dalam kumpulan data dapat menghambat rata-rata keseluruhan kumpulan data. Hal ini terutama membatasi dalam kasus statistik untuk ilmu data . Juga, untuk pemula, memahami konsep statistik yang berbeda untuk ilmu data mungkin sulit dan memakan waktu.

Statistik untuk ilmu data adalah keterampilan yang bermanfaat dan kuat untuk diketahui di zaman sekarang ini. Proses kompleks dapat dibuat lebih mudah diakses untuk menginterpretasikan apa yang dimaksud dengan kumpulan data masif. Hal ini dapat dilakukan dengan lebih efisien jika Anda mengetahui konsep dasar ilmu data dan statistika dengan baik.

Dapatkan sertifikasi ilmu data dari Universitas top dunia. Pelajari Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Membungkus

Anda dapat mengukur ketidakpastian dalam kumpulan data dan menyelami lebih dalam interpretasi Anda. Ini memberi Anda gambaran umum yang baik tentang bagaimana kumpulan data Anda sebenarnya, dan apa artinya bagi pekerjaan Anda. Beberapa perusahaan menggunakan ini untuk optimalisasi portofolio keuangan, analisis laporan yang berbeda, dan interpretasi kumpulan data yang berbeda.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1- on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.