Estatísticas básicas para ciência de dados que todos os cientistas de dados devem conhecer

Estatística é um termo comum, que você pode ouvir com frequência em suas vidas diárias. Mas você já se perguntou o que significa e significa? Estatística é a análise de números matemáticos através de diferentes métodos.

Isso nos dá uma visão mais profunda e significado em diferentes números. Estatísticas para ciência de dados são muito fundamentais e cruciais. A ciência de dados gira em torno de números, que só se tornam mais simples e abrangentes com a ajuda de estatísticas.

Por que você deve usar estatísticas para ciência de dados ?

Se você vir um gráfico comum – como um gráfico de barras ou um gráfico de pizza, os dados são mais fáceis de entender porque são visuais. Estes são gráficos estatísticos. Ele pode fornecer um nível muito alto de compreensão dos dados, que de outra forma são difíceis de interpretar. Além disso, você pode realizar diferentes operações sobre esses dados para torná-los mais úteis.

Nos dias de hoje, quase todos – indivíduos, universidades, empresas e governos – usam ciência de dados. Todo mundo sabe sobre a importância da ciência de dados. Estatísticas para ciência de dados também são essenciais porque ajudam a chegar a conclusões concretas e, em seguida, a tomar decisões informadas. Às vezes, os dados também são usados ​​para prever como será o futuro.

Quais são os componentes essenciais da estatística para a ciência de dados ?

Recursos estatísticos: para usar estatísticas de maneira eficiente para ciência de dados , você precisa conhecer os elementos essenciais que geralmente são usados ​​em ciência de dados. Eles são usados ​​com muita frequência e geralmente são fáceis de entender. Isso inclui os recursos básicos como média, mediana, moda, variância e viés de um conjunto de dados. Estes podem ser calculados muito rapidamente.

Distribuição de Probabilidade: Existem diferentes tipos de distribuições de probabilidade associadas a cada conjunto de dados. Estas são distribuições de probabilidade uniforme, normal e de Poisson. A distribuição uniforme de probabilidade é quando as chances de resultados diferentes de um evento são iguais. Por exemplo, quando você joga uma moeda honesta, há 50% de chance de cara e 50% de chance de coroa.

Esta é uma distribuição de probabilidade uniforme. A distribuição de probabilidade normal implica que a possibilidade de um determinado resultado de um evento está entre valores específicos. A distribuição de probabilidade de Poisson significa que a probabilidade do resultado está no número de vezes que um evento ocorre.

Redução de Dimensionalidade: Esta é uma parte vital da estatística para ciência de dados . A redução de dimensionalidade é o processo de redução do número de variáveis ​​envolvidas.

Over Sampling: Este é o método onde a distribuição de classes do conjunto de dados é ajustada. Portanto, quando o conjunto de dados é desigual, mais dados são adicionados para equalizá-lo.

Undersampling: Este é o método onde a distribuição de classes do conjunto de dados é ajustada. Assim, quando o conjunto de dados é desigual, alguns dos dados são removidos para equalizar a amostra. No entanto, você pode perder alguns dados cruciais nesse caso, portanto, geralmente não é recomendado.

Estatística Bayesiana: Este é outro método essencial de estatística para ciência de dados. A inferência estatística torna-se confortável neste método. É nomeado após Thomas Bayes, que desenvolveu o teorema de Bayes. É o processo de atualização da hipótese à medida que o conjunto de dados muda.

Os componentes acima são usados ​​com muita frequência e você continuará ouvindo esses termos com frequência. Por isso, é melhor se acostumar com esses termos.

Saiba mais sobre o pré-requisito para ciência de dados

Quais são os desafios de usar estatísticas para ciência de dados ?

Primeiramente, esperamos que o conjunto de dados seja homogêneo para que possamos aplicar qualquer operação estatística nele. No caso de conjuntos de dados heterogêneos, essas operações podem não apresentar resultados muito precisos. É também uma atividade muito quantitativamente distorcida. Portanto, se você deseja interpretar algo qualitativamente, a estatística não é a coisa certa a fazer em ciência de dados.

Uma única observação no conjunto de dados pode prejudicar a média geral do conjunto de dados. Isso é especialmente limitante no caso de estatísticas para ciência de dados . Além disso, para um iniciante, entender os diferentes conceitos de estatística para ciência de dados pode ser difícil e demorado.

Estatísticas para ciência de dados são uma habilidade benéfica e poderosa para se conhecer nos dias de hoje. Processos complexos podem se tornar mais acessíveis para interpretar o significado de conjuntos de dados maciços. Isso pode ser feito com mais eficiência se você conhecer bem os conceitos básicos de ciência de dados e estatística.

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Empacotando

Você pode quantificar incertezas em conjuntos de dados e aprofundar suas interpretações. Isso fornece uma boa visão geral de como seu conjunto de dados realmente é e o que isso significa para seu trabalho. Várias empresas usam isso para a otimização de portfólios financeiros, análise de diferentes relatórios e interpretação de diferentes conjuntos de dados.

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