데이터 과학에 대한 통계 무료 온라인 과정(2022)

데이터 과학은 꽤 오랫동안 각광을 받아왔고 앞으로도 계속될 것입니다. 간단히 말해서, 데이터 과학은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에서 의미 있는 정보를 얻기 위해 수학, 통계 및 과학 기술, 프로세스, 알고리즘 및 도구의 조합을 활용하는 고급 연구 분야입니다.

데이터 과학은 데이터를 분석하고 내부에서 통찰력을 추출하는 것이기 때문에 통계는 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 통계는 주로 모든 사람이 이해할 수 있는 방식으로 데이터를 수집, 분석, 해석 및 제시하는 분야입니다.

실제 시나리오에서 통계는 복잡한 문제를 처리하고 데이터 과학 전문가가 대규모 데이터 세트에서 가치 있는 패턴을 찾도록 돕기 위해 산업 전반에 걸쳐 사용됩니다. 기본적으로 데이터 과학 전문가는 다양한 통계 방법을 사용하여 원시 데이터를 이해하기 위해 데이터에 대한 수학적 계산을 수행합니다.

데이터 과학 통계

통계는 특히 데이터 분석과 관련하여 데이터 과학에 매우 유용한 도구입니다. 통계적 방법은 데이터에 대한 표적 접근 방식을 취하므로 데이터 과학 전문가가 단순히 추측하는 것이 아니라 현재 데이터에 대해 구체적인 결론을 도출할 수 있습니다. 통계를 사용하면 데이터 구조를 이해하고 데이터 과학 기술을 통해 추가 분석을 위해 데이터를 준비할 수 있습니다.

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다음은 데이터 과학에서 중요한 네 가지 기본 통계 개념입니다.

1. 통계적 특징

통계 기능은 편향, 분산, 평균, 중앙값 등과 같은 개념을 포함하는 대규모 데이터 세트를 탐색하는 데 중추적입니다. 이는 코드 내에서 쉽게 구현할 수 있는 기본 기능입니다.

2. 확률 분포

데이터 과학에서 확률은 이벤트가 발생하거나 발생하지 않을 가능성을 나타냅니다. 일반적으로 0에서 1 사이로 수량화되며, 0은 이벤트가 발생하지 않음을 의미하고 1은 이벤트가 발생할 것임을 의미합니다. 따라서 확률 분포는 특정 데이터 집합에서 0에서 1 사이의 모든 가능성을 나타내는 통계 함수입니다.

3. 차원 축소

차원 축소는 주요 변수 집합을 추출하여 주어진 실험에서 무작위 변수(특징)의 수를 줄이는 기술을 말합니다. 이 과정은 특징 선택과 특징 추출로 나뉩니다. 기능 선택 프로세스는 원래 기능 집합의 더 작은 하위 집합을 생성하는 반면, 기능 추출은 차원 수를 줄입니다. 즉, 고차원 공간에 있는 데이터가 더 낮은 차원 공간에 맞습니다.

4. 오버샘플링과 언더샘플링

오버샘플링 및 언더샘플링은 데이터 분류에 사용되는 통계 기법입니다. 종종 손에 있는 데이터가 한쪽으로 치우쳐 모델이 불완전하게 균형을 이루게 됩니다. 예를 들어, 두 개의 클래스가 있는 데이터 세트는 클래스 1에 대해 100개의 샘플을 포함할 수 있는 반면 클래스 2에 대해 500개의 샘플을 포함할 수 있습니다.

이것이 균형을 이루지 못하면 정확한 예측을 하는 모델의 능력을 떨어뜨립니다. 언더샘플링에서는 다수 클래스에서 파생된 데이터의 일부(소수 클래스의 샘플과 동일)만 고려합니다. 그러나 오버샘플링에서는 다수 클래스 샘플의 수와 일치하도록 소수 클래스의 복사본을 생성해야 합니다.

읽기: 데이터 과학 프로젝트 아이디어

통계 분석의 유형

통계 분석은 주로 이질적인 소스에서 데이터를 수집하고, 이를 탐색 및 분석하고, 적절한 데이터 시각화 방법을 통해 결과를 시각화하는 데 관심이 있습니다. 기업이 미래 시장과 소비자 동향을 파악하고 예측할 수 있게 해주기 때문에 기업에 필수적인 도구입니다. 통계 분석에는 두 가지 유형이 있습니다.

기술적인

이름에서 알 수 있듯이 기술 통계는 차트, 테이블 및 그래프와 같은 시각화 도구를 사용하여 데이터를 요약하는 프로세스를 나타냅니다. 모집단(샘플이 추출된 데이터 세트의 변수 집합)에 대한 결론을 도출하지 않습니다. 기술 통계는 원시 데이터를 더 쉽게 제시하고 이해할 수 있도록 데이터를 요약하는 것을 목표로 합니다.

추론

주로 데이터를 요약하고 표시하는 데 중점을 두는 기술 통계와 달리 추론 통계를 사용하면 가설을 실험하고 구체적인 결론을 도출할 수 있습니다. 이 접근 방식에서는 전체 데이터 세트를 검사하고 결과를 그룹 전체에 적용합니다.

데이터 과학을 위한 통계 학습: upGrad 이점

데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 통계에 대한 탄탄한 기초가 있어야 합니다. 가장 좋은 점은 upGrad의 Statistics for Data Science 과정 을 통해 집에서 편안하게 통계의 기초를 마스터할 수 있다는 것입니다 . 이것은 upStart-Priceless Learning 프로그램에 따라 upGrad에서 제공하는 무료 과정입니다.

초보자 또는 경력 이동으로 데이터 과학의 세계에 들어가고자 하는 개인에게 권한을 부여하기 위해 독점적으로 설계되었습니다. 이 데이터 과학용 통계 무료 과정에서는 기본 및 고급 통계 개념을 배우고 이를 사용하여 실제 문제를 해결합니다.

모든 upGrad 제품과 마찬가지로 최고의 멘토와 업계 리더의 교육을 받게 됩니다. 일대일 멘토링을 받는 것 외에도 라이브 상호 작용 세션에 참여하고 산업별 콘텐츠 및 학습 리소스에 액세스할 수 있는 기회도 얻게 됩니다. 과정을 마치면 upGrad에서 수료 증명서를 받게 됩니다.

upGrad의 Statistics for Data Science 무료 과정은 5주 프로그램으로 세 부분으로 나뉩니다.

1. 추론 통계

이 모듈에서는 다양한 분포 및 샘플링 방법과 함께 확률의 기본 사항을 배웁니다. 또한 표본 데이터를 설명하고 모집단을 추론하는 방법을 배우게 됩니다.

2. 가설검증

이 모듈은 표본 데이터에 대한 가설 검정 개념을 사용하여 모집단 데이터의 추정이 유효한지 테스트하는 방법을 알려줍니다. 또한 업계 시연을 위해 다양한 통계 도구를 활용하는 방법도 배우게 됩니다.

3. 배정

세 번째 모듈은 제약 회사의 진통제에 대한 QA 테스트를 위해 이론적 지식(처음 두 모듈에서 얻은)을 적용하는 방법을 후보자에게 가르치는 데 중점을 둡니다.

데이터 과학을 위한 통계를 배우기 위해 온라인 과정을 수강하는 것은 이미 교육을 받았거나 전문적인 계약을 맺은 지망자들에게 탁월한 선택입니다. 온라인 과정은 귀하의 편의와 일정에 따라 학습하고 발전할 수 있는 유연성을 제공합니다.

필독: 인도의 데이터 과학자 급여

시작하는 방법

기계 학습 온라인 과정에 무료로 참여하려면 다음의 간단한 단계를 따르십시오.

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upStart 페이지에 있는 모든 과정은 무료로 제공되며 금전적 투자가 필요하지 않습니다. 이 과정은 학습 여정을 시작하고 그러한 복잡한 주제의 기초를 익히는 데 도움이 됩니다.

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데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 IIIT-B & upGrad의 데이터 과학 PG 디플로마를 확인하세요. 이 PG 디플로마는 실무 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크숍, 업계 전문가와의 멘토링, 1- 업계 멘토와 일대일, 400시간 이상의 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.