모든 데이터 과학자가 알아야 할 데이터 과학을 위한 기본 통계

통계는 일상 생활에서 자주 들을 수 있는 일반적인 용어입니다. 그러나 그것이 무엇을 의미하고 의미하는지 궁금하십니까? 통계는 다양한 방법을 통해 수학적 수치를 분석하는 것입니다.

다양한 숫자에 대한 보다 심층적인 통찰력과 의미를 제공합니다. 데이터 과학에 대한 통계 는 매우 기본적이고 중요합니다. 데이터 과학은 통계의 도움으로 더 단순하고 포괄적인 수치를 중심으로 이루어집니다.

데이터 과학에 통계를 사용해야 하는 이유는 무엇 입니까?

막대 그래프나 파이 차트와 같은 일반 차트를 보면 데이터가 시각적이기 때문에 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 통계 그래프입니다. 다른 방법으로는 해석하기 어려운 데이터에 대한 매우 높은 수준의 이해를 제공할 수 있습니다. 또한 이 데이터에 대해 다른 작업을 수행하여 더 유용하게 만들 수 있습니다.

오늘날과 같은 시대에 개인, 대학, 기업, 정부 등 거의 모든 사람이 데이터 과학을 사용합니다. 데이터 과학의 중요성은 누구나 알고 있습니다. 데이터 과학을 위한 통계는 구체적인 결론에 도달한 다음 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되기 때문에 필수적입니다. 때로는 데이터를 사용하여 미래가 어떤 모습일지 예측하기도 합니다.

데이터 과학 통계 의 필수 구성 요소는 무엇입니까 ?

통계적 특징: 데이터 과학에 통계 를 효율적으로 사용하려면 데이터 과학 에서 일반적으로 사용되는 필수 요소를 알아야 합니다. 매우 자주 사용되며 일반적으로 이해하기 쉽습니다. 여기에는 데이터 세트의 평균, 중앙값, 모드, 분산 및 편향과 같은 기본 기능이 포함됩니다. 이것은 매우 빠르게 계산할 수 있습니다.

확률 분포: 각 데이터 세트에 연결된 다양한 유형의 확률 분포가 있습니다. 이들은 균일, 정규 및 포아송 확률 분포입니다. 균일 확률 분포는 사건의 다른 결과가 나올 확률이 같을 때입니다. 예를 들어 공정한 동전을 던졌을 때 앞면이 나올 확률은 50%이고 뒷면이 나올 확률은 50%입니다.

이것은 균일 확률 분포입니다. 정규 확률 분포는 이벤트의 특정 결과 가능성이 특정 값 사이에 있음을 의미합니다. 포아송 확률 분포는 결과 확률이 이벤트가 발생한 횟수에 있음을 의미합니다.

차원 축소: 이것은 데이터 과학 통계 의 중요한 부분입니다 . 차원 축소는 관련된 변수의 수를 줄이는 프로세스입니다.

오버 샘플링: 데이터 세트의 클래스 분포를 조정하는 방법입니다. 따라서 데이터 세트가 같지 않으면 균등화하기 위해 더 많은 데이터가 추가됩니다.

언더샘플링: 데이터 세트의 클래스 분포를 조정하는 방법입니다. 따라서 데이터 세트가 같지 않으면 샘플을 균등화하기 위해 일부 데이터가 제거됩니다. 그러나 이 경우 일부 중요한 데이터가 손실될 수 있으므로 일반적으로 권장하지 않습니다.

베이지안 통계: 이것은 데이터 과학에 대한 통계의 또 다른 필수 방법입니다. 이 방법에서는 통계적 추론이 편해집니다. 베이즈 정리를 개발한 Thomas Bayes의 이름을 따서 명명되었습니다. 데이터 세트가 변경됨에 따라 가설을 업데이트하는 프로세스입니다.

위의 구성 요소는 매우 자주 사용되며 이러한 용어를 자주 듣게 될 것입니다. 따라서 이러한 용어에 익숙해지는 것이 가장 좋습니다.

데이터 과학의 전제 조건에 대해 알아보기

데이터 과학에 통계를 사용할 때의 어려움은 무엇입니까 ?

첫째, 데이터 세트에 통계적 연산을 적용할 수 있도록 데이터 세트가 동질적일 것으로 기대합니다. 이기종 데이터 세트의 경우 이러한 작업은 매우 정확한 결과를 표시하지 않을 수 있습니다. 또한 매우 양적으로 치우친 활동입니다. 따라서 무언가를 질적으로 해석하고 싶다면 데이터 과학에서 통계는 올바른 일이 아닙니다.

데이터 세트의 단일 관찰은 데이터 세트의 전체 평균을 방해할 수 있습니다. 이것은 데이터 과학 통계 의 경우 특히 제한적입니다 . 또한 초보자 에게는 데이터 과학에 대한 다양한 통계 개념을 이해하는 것이 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

데이터 과학을 위한 통계 는 오늘날과 같은 시대에 알아야 하는 유익하고 강력한 기술입니다. 방대한 데이터 세트가 의미하는 바를 해석하기 위해 복잡한 프로세스에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 데이터 과학과 통계의 기본 개념을 잘 알고 있으면 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

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마무리

데이터 세트의 불확실성을 수량화하고 해석에 대해 더 깊이 파고들 수 있습니다. 이를 통해 데이터 세트가 실제로 어떠한지, 작업에 어떤 의미가 있는지에 대한 좋은 개요를 얻을 수 있습니다. 여러 회사에서 재무 포트폴리오 최적화, 다양한 보고서 분석 및 다양한 데이터 세트의 해석을 위해 이것을 사용합니다.

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