Statistiche di base per la scienza dei dati che tutti i data scientist dovrebbero conoscere

Statistiche è un termine comune, che potresti sentire spesso nella tua vita quotidiana. Ma ti sei chiesto cosa significa e cosa rappresenta? La statistica è l'analisi di figure matematiche attraverso diversi metodi.

Ci dà una visione e un significato più approfonditi in diversi numeri. La statistica per la scienza dei dati è molto fondamentale e cruciale. La scienza dei dati ruota attorno alle cifre, rese più semplici e complete solo con l'aiuto della statistica.

Perché dovresti usare le statistiche per la scienza dei dati ?

Se vedi un grafico normale, come un grafico a barre o un grafico a torta, i dati sono più facili da capire perché sono visivi. Questi sono grafici statistici. Può darti un livello molto elevato di comprensione dei dati, che altrimenti sarebbe difficile da interpretare. Inoltre, puoi eseguire diverse operazioni su questi dati per renderli più utili.

Al giorno d'oggi, quasi tutti, individui, università, aziende e governi, utilizzano la scienza dei dati. Tutti conoscono l'importanza della scienza dei dati. Le statistiche per la scienza dei dati sono essenziali anche perché aiutano a giungere a conclusioni concrete e quindi a prendere decisioni informate. A volte, i dati vengono utilizzati anche per prevedere come sarà il futuro.

Quali sono le componenti essenziali della statistica per la scienza dei dati ?

Funzionalità statistiche: per utilizzare in modo efficiente le statistiche per la scienza dei dati , è necessario conoscere gli elementi essenziali che vengono solitamente utilizzati nella scienza dei dati. Sono usati molto spesso e sono generalmente facili da capire. Questi includono le caratteristiche di base come media, mediana, moda, varianza e distorsione di un set di dati. Questi possono essere calcolati molto rapidamente.

Distribuzione di probabilità: esistono diversi tipi di distribuzioni di probabilità associate a ciascun set di dati. Queste sono distribuzioni di probabilità uniforme, normale e di Poisson. La distribuzione di probabilità uniforme è quando le possibilità di diversi esiti di un evento sono uguali. Ad esempio, quando lanci una moneta giusta, c'è una probabilità del 50% di testa e una probabilità del 50% di croce.

Questa è una distribuzione di probabilità uniforme. La normale distribuzione di probabilità implica che la possibilità di un particolare risultato da un evento si trovi tra valori specifici. Distribuzione di probabilità di Poisson significa che la probabilità di esito risiede nel numero di volte in cui un evento si verifica.

Riduzione della dimensionalità: questa è una parte vitale delle statistiche per la scienza dei dati . La riduzione della dimensionalità è il processo di riduzione del numero di variabili coinvolte.

Over Sampling: questo è il metodo in cui viene modificata la distribuzione delle classi del set di dati. Quindi, quando il set di dati non è uguale, vengono aggiunti più dati per equalizzarlo.

Sottocampionamento: questo è il metodo in cui viene modificata la distribuzione delle classi del set di dati. Quindi, quando il set di dati non è uguale, alcuni dei dati vengono rimossi per equalizzare il campione. Tuttavia, in questo caso potresti perdere alcuni dati cruciali, quindi generalmente non è raccomandato.

Statistica bayesiana: questo è un altro metodo essenziale di statistica per la scienza dei dati. L'inferenza statistica diventa comoda in questo metodo. Prende il nome da Thomas Bayes, che sviluppò il teorema di Bayes. È il processo di aggiornamento dell'ipotesi al variare del set di dati.

I componenti di cui sopra sono usati molto spesso e continuerai a sentire questi termini frequentemente. Quindi è meglio abituarsi a questi termini.

Ulteriori informazioni sui prerequisiti per la scienza dei dati

Quali sono le sfide dell'utilizzo delle statistiche per la scienza dei dati ?

In primo luogo, ci aspettiamo che il set di dati sia omogeneo per poter applicare qualsiasi operazione statistica su di esso. Nel caso di set di dati eterogenei, queste operazioni potrebbero non mostrare risultati molto accurati. È anche un'attività molto distorta quantitativamente. Quindi, se vuoi interpretare qualcosa in modo qualitativo, la statistica non è la cosa giusta da fare nella scienza dei dati.

Una singola osservazione nel set di dati può ostacolare la media complessiva del set di dati. Ciò è particolarmente limitante nel caso delle statistiche per la scienza dei dati . Inoltre, per un principiante, comprendere i diversi concetti di statistica per la scienza dei dati potrebbe essere difficile e richiedere molto tempo.

La statistica per la scienza dei dati è un'abilità utile e potente da conoscere ai giorni nostri. I processi complessi possono essere resi più accessibili per interpretare il significato di enormi set di dati. Questo può essere fatto in modo più efficiente se conosci bene i concetti di base della scienza dei dati e della statistica.

Ottieni la certificazione di data science dalle migliori università del mondo. Impara i programmi Executive PG, Advanced Certificate Program o Master per accelerare la tua carriera.

Avvolgendo

Puoi quantificare le incertezze nei set di dati e approfondire le tue interpretazioni. Questo ti dà una buona panoramica di come è realmente il tuo set di dati e cosa significa per il tuo lavoro. Diverse aziende lo utilizzano per l'ottimizzazione di portafogli finanziari, l'analisi di diversi report e l'interpretazione di diversi set di dati.

Se sei curioso di conoscere la scienza dei dati, dai un'occhiata al Diploma PG in Data Science di IIIT-B e upGrad, creato per i professionisti che lavorano e offre oltre 10 casi di studio e progetti, workshop pratici pratici, tutoraggio con esperti del settore, 1- on-1 con mentori del settore, oltre 400 ore di apprendimento e assistenza al lavoro con le migliori aziende.