Базовая статистика для науки о данных, о которой должен знать каждый специалист по данным

Статистика — это распространенный термин, который вы можете часто слышать в повседневной жизни. Но задумывались ли вы, что это означает и означает? Статистика — это анализ математических фигур различными методами.

Это дает нам более глубокое понимание и значение различных чисел. Статистика для науки о данных очень фундаментальна и важна. Наука о данных вращается вокруг цифр, которые становятся проще и полнее с помощью статистики.

Почему вы должны использовать статистику для науки о данных ?

Если вы видите обычную диаграмму, например гистограмму или круговую диаграмму, данные легче понять, потому что они наглядны. Это статистические графики. Это может дать вам очень высокий уровень понимания данных, которые иначе трудно интерпретировать. Кроме того, вы можете выполнять различные операции с этими данными, чтобы сделать их более полезными.

В наши дни почти все — отдельные лица, университеты, компании и правительства — используют науку о данных. Все знают о важности науки о данных. Статистика для науки о данных также важна, потому что она помогает делать конкретные выводы, а затем принимать обоснованные решения. Иногда данные также используются для предсказания того, как будет выглядеть будущее.

Каковы основные компоненты статистики для науки о данных ?

Статистические функции. Чтобы эффективно использовать статистику для науки о данных , вам необходимо знать основные элементы, которые обычно используются в науке о данных. Они используются очень часто и, как правило, просты для понимания. К ним относятся основные функции, такие как среднее значение, медиана, мода, дисперсия и смещение набора данных. Их можно вычислить очень быстро.

Распределение вероятностей: к каждому набору данных привязаны различные типы распределений вероятностей. Это равномерное, нормальное и пуассоновское распределения вероятностей. Равномерное распределение вероятностей – это когда шансы различных исходов события равны. Например, когда вы подбрасываете правильную монету, существует 50% вероятность выпадения орла и 50% вероятности выпадения решки.

Это равномерное распределение вероятностей. Нормальное распределение вероятностей подразумевает, что возможность определенного исхода события находится между определенными значениями. Распределение вероятности Пуассона означает, что вероятность результата зависит от того, сколько раз произошло событие.

Уменьшение размерности: это жизненно важная часть статистики для науки о данных . Снижение размерности — это процесс уменьшения количества задействованных переменных.

Избыточная выборка: это метод, при котором корректируется распределение классов набора данных. Поэтому, когда набор данных неравный, для его выравнивания добавляются дополнительные данные.

Недостаточная выборка: это метод, при котором корректируется распределение классов набора данных. Поэтому, когда набор данных неравный, некоторые данные удаляются, чтобы уравнять выборку. Однако в этом случае вы можете потерять некоторые важные данные, поэтому обычно это не рекомендуется.

Байесовская статистика: это еще один важный метод статистики для науки о данных. Статистический вывод становится удобным в этом методе. Он назван в честь Томаса Байеса, который разработал теорему Байеса. Это процесс обновления гипотезы по мере изменения набора данных.

Вышеуказанные компоненты используются очень часто, и вы будете часто слышать эти термины. Поэтому лучше привыкнуть к этим терминам.

Узнайте о предпосылках для науки о данных

Каковы проблемы использования статистики для науки о данных ?

Во-первых, мы ожидаем, что набор данных будет однородным, чтобы мы могли применить к нему любую статистическую операцию. В случае разнородных наборов данных эти операции могут дать не очень точные результаты. Это также очень количественно искаженная деятельность. Следовательно, если вы хотите интерпретировать что-то качественно, статистика — это не то, что нужно делать в науке о данных.

Одно наблюдение в наборе данных может исказить общее среднее значение набора данных. Это особенно ограничивает в случае статистики для науки о данных . Кроме того, для новичка понимание различных концепций статистики для науки о данных может быть трудным и трудоемким.

Статистика для науки о данных — полезный и мощный навык, который необходимо знать в наши дни. Сложные процессы можно сделать более доступными для интерпретации того, что означают массивные наборы данных. Это можно сделать более эффективно, если вы хорошо знаете основные понятия науки о данных и статистики.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Подведение итогов

Вы можете количественно оценить неопределенности в наборах данных и глубже погрузиться в свои интерпретации. Это дает вам хорошее представление о том, каков ваш набор данных на самом деле, и что это значит для вашей работы. Несколько компаний используют это для оптимизации финансовых портфелей, анализа различных отчетов и интерпретации различных наборов данных.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.