Statistici de bază pentru știința datelor despre care ar trebui să știe toți oamenii de știință ai datelor

Publicat: 2020-03-24

Statistica este un termen comun, pe care l-ați putea auzi frecvent în viața de zi cu zi. Dar te-ai întrebat ce înseamnă și ce înseamnă? Statistica este analiza figurilor matematice prin diferite metode.

Ne oferă o perspectivă mai aprofundată și o semnificație a diferitelor numere. Statisticile pentru știința datelor sunt foarte fundamentale și cruciale. Știința datelor se învârte în jurul cifrelor, care sunt simplificate și cuprinzătoare doar cu ajutorul statisticilor.

Cuprins

De ce ar trebui să folosiți statisticile pentru știința datelor ?

Dacă vedeți o diagramă obișnuită, cum ar fi un grafic cu bare sau o diagramă circulară, datele sunt mai ușor de înțeles deoarece sunt vizuale. Acestea sunt grafice statistice. Vă poate oferi un nivel foarte ridicat de înțelegere a datelor, care altfel este dificil de interpretat. Mai mult, puteți efectua diferite operații asupra acestor date pentru a le face mai utile.

În zilele noastre, aproape toată lumea – indivizi, universități, companii și guverne – utilizează știința datelor. Toată lumea știe despre importanța științei datelor. Statisticile pentru știința datelor sunt, de asemenea, esențiale, deoarece ajută la ajungerea la concluzii concrete și apoi la luarea deciziilor în cunoștință de cauză. Uneori, datele sunt folosite și pentru a prezice cum va arăta viitorul.

Care sunt componentele esențiale ale statisticii pentru știința datelor ?

Caracteristici statistice: pentru a utiliza eficient statisticile pentru știința datelor , trebuie să cunoașteți elementele esențiale care sunt utilizate de obicei în știința datelor. Sunt folosite foarte des și sunt în general ușor de înțeles. Acestea includ caracteristicile de bază precum media, mediana, modul, varianța și părtinirea unui set de date. Acestea pot fi calculate foarte repede.

Distribuția probabilității: Există diferite tipuri de distribuții de probabilitate atașate fiecărui set de date. Acestea sunt distribuții de probabilitate uniforme, normale și Poisson. Distribuția uniformă a probabilității este atunci când șansele de rezultate diferite ale unui eveniment sunt egale. De exemplu, atunci când aruncați o monedă corectă, există o șansă de 50% de capete și o șansă de 50% de cozi.

Aceasta este o distribuție uniformă de probabilitate. Distribuția normală de probabilitate implică faptul că posibilitatea unui anumit rezultat dintr-un eveniment se află între valori specifice. Distribuția probabilității Poisson înseamnă că probabilitatea rezultatului se bazează pe numărul de ori când apare un eveniment.

Reducerea dimensionalității: aceasta este o parte vitală a statisticilor pentru știința datelor . Reducerea dimensionalității este procesul de reducere a numărului de variabile implicate.

Eșantionare excesivă: Aceasta este metoda prin care distribuția claselor setului de date este ajustată. Deci, atunci când setul de date este inegal, se adaugă mai multe date pentru a-l egaliza.

Subeșantionare: Aceasta este metoda prin care distribuția de clase a setului de date este ajustată. Deci, atunci când setul de date este inegal, unele dintre date sunt eliminate pentru a egaliza eșantionul. Cu toate acestea, puteți pierde unele date cruciale în acest caz, așa că, în general, nu este recomandat.

Statistica Bayesiană: Aceasta este o altă metodă esențială de statistică pentru știința datelor. Inferența statistică devine confortabilă în această metodă. Este numit după Thomas Bayes, care a dezvoltat teorema lui Bayes. Este procesul de actualizare a ipotezei pe măsură ce setul de date se modifică.

Componentele de mai sus sunt folosite foarte des și veți continua să auziți acești termeni frecvent. Prin urmare, cel mai bine este să vă obișnuiți cu acești termeni.

Aflați despre condiția preliminară pentru știința datelor

Care sunt provocările utilizării statisticii pentru știința datelor ?

În primul rând, ne așteptăm ca setul de date să fie omogen pentru ca noi să aplicăm orice operație statistică asupra acestuia. În cazul seturilor de date eterogene, este posibil ca aceste operațiuni să nu arate rezultate foarte precise. Este, de asemenea, o activitate foarte denaturată cantitativ. Prin urmare, dacă doriți să interpretați ceva calitativ, statistica nu este ceea ce trebuie făcut în știința datelor.

O singură observație în setul de date poate împiedica media generală a setului de date. Acest lucru este limitativ în special în cazul statisticilor pentru știința datelor . De asemenea, pentru un începător, înțelegerea diferitelor concepte de statistică pentru știința datelor ar putea fi dificilă și consumatoare de timp.

Statistica pentru știința datelor este o abilitate benefică și puternică de cunoscut în zilele noastre. Procesele complexe pot fi făcute mai accesibile pentru a interpreta ceea ce înseamnă seturi masive de date. Acest lucru se poate face mai eficient dacă cunoașteți bine conceptele de bază ale științei datelor și statisticii.

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Învață programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Încheierea

Puteți cuantifica incertitudinile în seturile de date și puteți explora mai adânc interpretările dvs. Acest lucru vă oferă o imagine de ansamblu bună asupra modului în care este cu adevărat setul dvs. de date și a ceea ce înseamnă acesta pentru munca dvs. Mai multe companii folosesc acest lucru pentru optimizarea portofoliilor financiare, analiza diferitelor rapoarte și interpretarea diferitelor seturi de date.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Este necesar să învățați statistici pentru știința datelor?

Dacă căutați abilitățile de matematică necesare pentru a intra în știința datelor, veți observa trei termeni care apar peste tot. Acestea sunt Statistică, Calcul și Algebră Liniară. Cel mai bun lucru despre majoritatea rolurilor din știința datelor este că trebuie doar să fii bun cu statisticile pentru a obține un loc de muncă.

Dacă nu aveți o bază solidă în matematică, atunci vă va fi destul de dificil și, de asemenea, va dura mai mult timp pentru a vă familiariza cu statisticile. Dar, nu vă puteți gândi să o săriți peste el, deoarece statisticile joacă un rol major în orice activitate de știință a datelor. Odată ce începeți cu elementele de bază ale statisticilor, vă va fi ușor să vă înțelegeți.

Care este cel mai bun mod de a învăța statistici pentru știința datelor?

Dacă sunteți în domeniul științei datelor sau al învățării automate, atunci este foarte necesar să fiți familiarizat cu conceptele de statistică. Statistica este considerată a fi cu adevărat importantă, deoarece profesioniștii trebuie să lucreze cu date și numere tot timpul în știința datelor. Conceptele statistice îi pot ajuta să-și ușureze puțin munca. Cel mai bun mod de a începe cu învățarea statisticilor pentru știința datelor este să o clasificați mai întâi în Statistici descriptive, Statistici inferențiale și Modelare predictivă. Odată ce ați terminat cu clasificarea, ar trebui să vă gândiți să le învățați unul câte unul.

Știința datelor este multă matematică?

În realitate, nu există prea multe cerințe de matematică atunci când vine vorba de știința practică a datelor. Tot ce trebuie să faceți este să vă familiarizați cu elementele de bază ale conceptelor care sunt necesare pentru utilizarea oricărui instrument special în știința datelor și să vă înțelegeți. Odată ce dobândiți cunoștințe practice de matematică în știința datelor, nu va fi cu adevărat necesar să puneți în cap toată teoria aceleiași.