Corso online gratuito di statistica per la scienza dei dati con certificazione [2022]

Data Science è sotto i riflettori da un po' di tempo ed è qui per restare. In parole semplici, la scienza dei dati è un campo di studio avanzato che sfrutta una combinazione di tecniche, processi, algoritmi e strumenti matematici, statistici e scientifici per ottenere informazioni significative da dati strutturati e non strutturati.

Poiché la scienza dei dati riguarda l'analisi dei dati e l'estrazione di informazioni dall'interno, le statistiche svolgono un ruolo significativo nella scienza dei dati. La statistica è una disciplina che si occupa principalmente di raccogliere, analizzare, interpretare e presentare i dati in modi che possano essere compresi da tutti.

Nello scenario del mondo reale, la statistica viene utilizzata in tutti i settori per elaborare sfide complesse e per aiutare gli esperti di scienza dei dati a trovare modelli preziosi in grandi set di dati. In sostanza, i professionisti della scienza dei dati utilizzano diversi metodi statistici per eseguire calcoli matematici sui dati per dare un senso ai dati grezzi.

Statistiche per la scienza dei dati

La statistica è uno strumento molto utile per la scienza dei dati, soprattutto quando si tratta di analisi dei dati. I metodi statistici adottano un approccio mirato ai dati, consentendo così agli esperti di scienza dei dati di trarre conclusioni concrete sui dati a portata di mano piuttosto che limitarsi a supporre. Le statistiche consentono di comprendere la struttura dei dati e di preparare i dati per ulteriori analisi tramite le tecniche di Data Science.

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Ecco quattro concetti statistici fondamentali che sono cruciali nella scienza dei dati:

1. Caratteristiche statistiche

Le funzionalità statistiche sono fondamentali nell'esplorazione di un set di dati di grandi dimensioni che include concetti come bias, varianza, media, mediana, ecc. Queste sono le funzionalità di base che è possibile implementare facilmente all'interno di un codice.

2. Distribuzioni di probabilità

In Data Science, la probabilità si riferisce alla possibilità che un evento possa verificarsi o meno. È generalmente quantificato tra 0 e 1, dove 0 significa che l'evento non si verificherà e 1 significa che l'evento si verificherà. Pertanto, una distribuzione di probabilità è una funzione statistica che rappresenta tutte le possibilità comprese tra 0 e 1 in un determinato set di dati.

3. Riduzione della dimensionalità

La riduzione della dimensionalità si riferisce alla tecnica di riduzione del numero di variabili casuali (caratteristiche) in un dato esperimento estraendo un insieme di variabili principali. Il processo è suddiviso in selezione delle funzionalità ed estrazione delle funzionalità. Mentre il processo di selezione delle caratteristiche produce un sottoinsieme più piccolo dell'insieme originale di caratteristiche, l'estrazione delle caratteristiche riduce il numero di dimensioni, ovvero i dati presenti in uno spazio dimensionale elevato vengono inseriti in uno spazio dimensionale inferiore.

4. Sovracampionamento e sottocampionamento

Il sovracampionamento e il sottocampionamento sono tecniche statistiche utilizzate per la classificazione dei dati. Spesso, i dati a portata di mano sono per lo più ribaltati su un lato, rendendo così il modello imperfettamente bilanciato. Ad esempio, un set di dati con due classi può contenere 100 campioni per la classe 1, mentre 500 campioni per la classe 2.

Se questo non è bilanciato, elimina la capacità del modello di fare previsioni accurate. Nel sottocampionamento si considera solo una porzione (uguale ai campioni della classe minoritaria) di dati derivati ​​dalla classe maggioritaria. Tuttavia, nel sovracampionamento, è necessario creare copie della classe di minoranza in modo che corrisponda al numero di campioni di classe di maggioranza.

Leggi: Idee per progetti di scienza dei dati

Tipi di analisi statistica

L'analisi statistica riguarda principalmente la raccolta di dati da fonti disparate, l'esplorazione e l'analisi e la visualizzazione dei risultati attraverso metodi di visualizzazione dei dati appropriati. È uno strumento vitale per le aziende poiché consente loro di scoprire e prevedere le tendenze future del mercato e dei consumatori. Esistono due tipi di analisi statistica:

Descrittivo

Come suggerisce il nome, le statistiche descrittive si riferiscono al processo di riepilogo dei dati utilizzando strumenti di visualizzazione come grafici, tabelle e grafici. Non trae alcuna conclusione sulla popolazione (un insieme di variabili in un set di dati da cui vengono estratti i campioni). La statistica descrittiva mira a riassumere i dati in modi che semplifichino la presentazione e la comprensione dei dati grezzi.

Inferenziale

A differenza delle statistiche descrittive che si concentrano principalmente sul riepilogo e sulla presentazione dei dati, le statistiche di inferenza consentono di sperimentare ipotesi e trarre conclusioni concrete. In questo approccio, esaminerai il set di dati completo e applicherai i risultati al gruppo nel suo insieme.

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1. Statistica inferenziale

In questo modulo imparerai le basi della probabilità insieme a diversi metodi di distribuzione e campionamento. Imparerai anche come descrivere dati campione e fare inferenze sulla popolazione.

2. Verifica delle ipotesi

Questo modulo ti insegnerà come utilizzare i concetti di verifica delle ipotesi sui dati del campione per verificare se le stime dei dati sulla popolazione sono valide. Inoltre, imparerai anche come sfruttare diversi strumenti statistici per la dimostrazione del settore.

3. Assegnazione

Il terzo modulo si concentra sull'insegnamento ai candidati come applicare le conoscenze teoriche (acquisite nei primi due moduli) per il test di controllo qualità degli antidolorifici di un'azienda farmaceutica.

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Da leggere: Stipendio per data scientist in India

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