Statystyki dotyczące nauki o danych Darmowy kurs online z certyfikatem [2022]

Data Science od dłuższego czasu znajduje się w centrum uwagi i jest tutaj na stałe. Mówiąc prościej, Data Science to zaawansowana dziedzina nauki, która wykorzystuje kombinację matematycznych, statystycznych i naukowych technik, procesów, algorytmów i narzędzi w celu uzyskania znaczących informacji z danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Ponieważ nauka o danych polega na analizowaniu danych i wydobywaniu spostrzeżeń od wewnątrz, statystyka odgrywa znaczącą rolę w nauce o danych. Statystyka to dyscyplina zajmująca się przede wszystkim zbieraniem, analizowaniem, interpretowaniem i prezentowaniem danych w sposób zrozumiały dla wszystkich.

W rzeczywistym scenariuszu statystyki są używane w różnych branżach do przetwarzania złożonych wyzwań i wspomagania ekspertów Data Science w znajdowaniu wartościowych wzorców w dużych zbiorach danych. Zasadniczo specjaliści Data Science stosują różne metody statystyczne do wykonywania obliczeń matematycznych na danych, aby nadać sens surowym danym.

Statystyki dla nauki o danych

Statystyka jest bardzo przydatnym narzędziem dla Data Science, zwłaszcza jeśli chodzi o analizę danych. Metody statystyczne przyjmują ukierunkowane podejście do danych, umożliwiając w ten sposób ekspertom Data Science wyciąganie konkretnych wniosków na podstawie dostępnych danych, a nie tylko zgadywanie. Statystyka umożliwia zrozumienie struktury danych i przygotowanie danych do dalszej analizy za pomocą technik Data Science.

Zdobądź certyfikat nauk o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Dołącz do naszych programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters, aby przyspieszyć swoją karierę.

Oto cztery podstawowe pojęcia statystyczne, które są kluczowe w Data Science:

1. Funkcje statystyczne

Funkcje statystyczne są kluczowe w eksploracji dużego zbioru danych, który obejmuje takie pojęcia, jak stronniczość, wariancja, średnia, mediana itp. Są to podstawowe funkcje, które można łatwo zaimplementować w kodzie.

2. Rozkłady prawdopodobieństwa

W Data Science prawdopodobieństwo odnosi się do prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia. Zwykle jest określany ilościowo w zakresie od 0 do 1, gdzie 0 oznacza, że ​​zdarzenie nie wystąpi, a 1 oznacza, że ​​zdarzenie nastąpi. Zatem rozkład prawdopodobieństwa jest funkcją statystyczną, która reprezentuje wszystkie możliwości między 0 a 1 w określonym zbiorze danych.

3. Redukcja wymiarowości

Redukcja wymiarowości odnosi się do techniki zmniejszania liczby zmiennych losowych (cech) w danym eksperymencie poprzez wyodrębnienie zestawu zmiennych głównych. Proces jest podzielony na selekcję i ekstrakcję cech. Podczas gdy proces wyboru cech tworzy mniejszy podzbiór oryginalnego zestawu cech, wyodrębnianie cech zmniejsza liczbę wymiarów, to znaczy dane znajdujące się w przestrzeni o dużych wymiarach są dopasowywane do przestrzeni o niższych wymiarach.

4. Nadpróbkowanie i podpróbkowanie

Oversampling i undersampling to techniki statystyczne stosowane do klasyfikacji danych. Często dostępne dane są najczęściej przechylane na jedną stronę, przez co model jest niedokładnie wyważony. Na przykład zbiór danych mający dwie klasy może zawierać 100 próbek dla klasy 1, podczas gdy 500 próbek dla klasy 2.

Jeśli to nie jest zrównoważone, odrzuca to zdolność modelu do dokonywania dokładnych prognoz. W przypadku podpróbkowania bierzesz pod uwagę tylko część (równą próbkom z klasy mniejszości) danych pochodzących z klasy większości. Jednak w przypadku oversamplingu należy utworzyć kopie klasy mniejszości, aby dopasować liczbę próbek klasy większości.

Przeczytaj: Pomysły na projekty Data Science

Rodzaje analizy statystycznej

Analiza statystyczna polega głównie na gromadzeniu danych z różnych źródeł, eksplorowaniu ich i analizowaniu oraz wizualizacji wyników za pomocą odpowiednich metod wizualizacji danych. Jest to ważne narzędzie dla firm, ponieważ pozwala im odkrywać i przewidywać przyszłe trendy rynkowe i konsumenckie. Istnieją dwa rodzaje analizy statystycznej:

Opisowy

Jak sama nazwa wskazuje, statystyki opisowe odnoszą się do procesu podsumowywania danych za pomocą narzędzi wizualizacyjnych, takich jak wykresy, tabele i wykresy. Nie wyciąga żadnych wniosków na temat populacji (zestawu zmiennych w zbiorze danych, z którego pobierane są próbki). Statystyka opisowa ma na celu podsumowanie danych w sposób ułatwiający prezentację i zrozumienie surowych danych.

Wnioskowanie

W przeciwieństwie do statystyk opisowych, które skupiają się przede wszystkim na podsumowaniu i prezentacji danych, statystyki wnioskowania umożliwiają eksperymentowanie z hipotezami i wyciąganie konkretnych wniosków. W tym podejściu zbadasz pełny zbiór danych i zastosujesz wyniki do grupy jako całości.

Poznaj statystyki dla nauki o danych: Przewaga upGrad

Jeśli aspirujesz do zbudowania kariery w Data Science, musisz mieć mocne podstawy w statystykach. Najlepsze jest to, że możesz opanować podstawy statystyki bezpośrednio w zaciszu swojego domu dzięki kursowi Statystyka dla nauki o danych firmy upGrad . Jest to bezpłatny kurs oferowany przez upGrad w ramach programu upStart-Priceless Learning.

Jest przeznaczony wyłącznie do wzmacniania pozycji osób, które chcą wejść do świata Data Science, jako początkujący lub jako krok w karierze. W tym bezpłatnym kursie Statistics for Data Science poznasz podstawowe i zaawansowane koncepcje statystyczne oraz wykorzystasz je do rozwiązywania rzeczywistych wyzwań.

Podobnie jak w przypadku wszystkich ofert upGrad, będziesz szkolony przez najlepszych mentorów i liderów branży. Oprócz otrzymania indywidualnego mentoringu, będziesz mieć również możliwość uczestniczenia w sesjach interakcji na żywo i dostępu do treści branżowych i zasobów edukacyjnych. Po ukończeniu kursu otrzymasz od upGrad certyfikat ukończenia.

Darmowy kurs upGrad's Statistics for Data Science to pięciotygodniowy program podzielony na trzy części:

1. Statystyka wnioskowa

W tym module poznasz podstawy prawdopodobieństwa oraz różne metody dystrybucji i próbkowania. Dowiesz się również, jak opisywać przykładowe dane i wnioskować na temat populacji.

2. Testowanie hipotez

Ten moduł nauczy Cię, jak używać koncepcji testowania hipotez na przykładowych danych, aby sprawdzić, czy oszacowania danych populacji są prawidłowe. Poza tym dowiesz się również, jak wykorzystać różne narzędzia statystyczne do demonstracji w branży.

3. Zadanie

Trzeci moduł koncentruje się na nauce kandydatów, jak zastosować swoją wiedzę teoretyczną (zdobytą w pierwszych dwóch modułach) do testowania QA leków przeciwbólowych firmy farmaceutycznej.

Uczestnictwo w kursie online do nauki Statystyk w zakresie nauki o danych jest doskonałą opcją dla kandydatów, którzy mają już wykształcenie lub zaangażowanie zawodowe. Kursy online zapewniają elastyczność w nauce i postępach zgodnie z wygodą i harmonogramem.

Trzeba przeczytać: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Jak zaczac

Aby bezpłatnie dołączyć do naszego kursu online dotyczącego uczenia maszynowego, wykonaj następujące proste kroki:

• Przejdź na naszą stronę startową
• Wybierz kurs, do którego chcesz dołączyć
• Zarejestrować

Wszystkie kursy dostępne na naszej stronie upStart są dostępne za darmo i nie wymagają żadnych inwestycji pieniężnych. Kursy te pomogą Ci rozpocząć przygodę z nauką i zapoznać się z podstawami tak skomplikowanych przedmiotów.

Zarejestruj się tutaj, aby już dziś dołączyć do naszych bezpłatnych kursów dotyczących uczenia maszynowego.

Jeśli masz jakieś pytania lub sugestie, daj nam znać w komentarzach. Chcielibyśmy usłyszeć od ciebie.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.