Бесплатный онлайн-курс «Статистика для науки о данных» с сертификацией [2022]

Наука о данных уже довольно давно находится в центре внимания, и она здесь, чтобы остаться. Проще говоря, наука о данных — это передовая область исследования, в которой используется сочетание математических, статистических и научных методов, процессов, алгоритмов и инструментов для получения значимой информации как из структурированных, так и из неструктурированных данных.

Поскольку наука о данных занимается анализом данных и извлечением информации изнутри, статистика играет важную роль в науке о данных. Статистика — это дисциплина, которая в основном занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных таким образом, чтобы их могли понять все.

В реальных условиях статистика используется в разных отраслях для решения сложных задач и для помощи специалистам в области наук о данных в поиске ценных закономерностей в больших наборах данных. По сути, специалисты по науке о данных используют различные статистические методы для выполнения математических вычислений с данными, чтобы понять необработанные данные.

Статистика для науки о данных

Статистика — очень полезный инструмент для науки о данных, особенно когда речь идет об анализе данных. Статистические методы используют целенаправленный подход к данным, что позволяет экспертам в области науки о данных делать конкретные выводы на основе имеющихся данных, а не просто строить догадки. Статистика позволяет понять структуру данных и подготовить данные для дальнейшего анализа с помощью методов Data Science.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Присоединяйтесь к нашим программам Executive PG, Advanced Certificate Programs или Masters Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Вот четыре фундаментальных статистических концепции, которые имеют решающее значение в науке о данных:

1. Статистические характеристики

Статистические функции играют ключевую роль в изучении большого набора данных, который включает в себя такие понятия, как систематическая ошибка, дисперсия, среднее значение, медиана и т. д. Это основные функции, которые вы можете легко реализовать в коде.

2. Распределения вероятностей

В науке о данных вероятность относится к вероятности того, что событие может произойти или нет. Обычно его количественно определяют в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает, что событие не произойдет, а 1 означает, что событие произойдет. Таким образом, распределение вероятностей — это статистическая функция, которая представляет все возможности от 0 до 1 в конкретном наборе данных.

3. Уменьшение размерности

Уменьшение размерности относится к методу уменьшения количества случайных переменных (признаков) в данном эксперименте путем извлечения набора основных переменных. Процесс делится на выбор признаков и извлечение признаков. В то время как процесс выбора признаков создает меньшее подмножество исходного набора признаков, извлечение признаков уменьшает количество измерений, то есть данные, присутствующие в пространстве высокой размерности, помещаются в пространство более низкой размерности.

4. Передискретизация и недостаточная выборка

Передискретизация и недостаточная выборка — это статистические методы, используемые для классификации данных. Часто имеющиеся данные в основном переворачиваются на одну сторону, что делает модель несовершенно сбалансированной. Например, набор данных с двумя классами может содержать 100 выборок для класса 1 и 500 выборок для класса 2.

Если это не сбалансировано, это снижает способность модели делать точные прогнозы. При недостаточной выборке вы учитываете только часть (равную выборкам класса меньшинства) данных, полученных из класса большинства. Однако при передискретизации вам необходимо создать копии класса меньшинства, чтобы они соответствовали количеству образцов класса большинства.

Читайте: Идеи проекта по науке о данных

Типы статистического анализа

Статистический анализ в основном занимается сбором данных из разрозненных источников, их изучением и анализом, а также визуализацией результатов с помощью соответствующих методов визуализации данных. Это жизненно важный инструмент для бизнеса, поскольку он позволяет им раскрывать и прогнозировать будущие тенденции рынка и потребителей. Существует два типа статистического анализа:

Описательный

Как следует из названия, описательная статистика относится к процессу обобщения данных с использованием инструментов визуализации, таких как диаграммы, таблицы и графики. Он не делает никаких выводов о генеральной совокупности (наборе переменных в наборе данных, из которых берутся выборки). Описательная статистика направлена ​​на обобщение данных таким образом, чтобы упростить представление и понимание необработанных данных.

логический

В отличие от описательной статистики, которая в основном фокусируется на обобщении и представлении данных, статистика логических выводов позволяет экспериментировать с гипотезами и делать конкретные выводы. В этом подходе вы изучите полный набор данных и примените результаты к группе в целом.

Изучите статистику для науки о данных: преимущество upGrad

Если вы стремитесь построить карьеру в области науки о данных, у вас должна быть прочная база в статистике. Самое приятное то, что вы можете освоить основы статистики, не выходя из дома, благодаря курсу upGrad « Статистика для науки о данных» . Это бесплатный курс, предлагаемый upGrad в рамках программы upStart-Priceless Learning.

Он предназначен исключительно для расширения возможностей людей, которые хотят войти в мир науки о данных, либо в качестве новичка, либо в качестве карьерного роста. В этом бесплатном курсе «Статистика для науки о данных» вы изучите базовые и продвинутые статистические концепции и будете использовать их для решения реальных задач.

Как и во всех предложениях upGrad, вас будут обучать ведущие наставники и лидеры отрасли. Помимо получения индивидуального наставничества, вы также получите возможность участвовать в сеансах живого взаимодействия и получить доступ к отраслевому контенту и учебным ресурсам. По окончании курса вы получите сертификат об окончании от upGrad.

Бесплатный курс UpGrad «Статистика для науки о данных» представляет собой пятинедельную программу, разделенную на три части:

1. Логическая статистика

В этом модуле вы изучите основы вероятности, а также различные методы распределения и выборки. Вы также узнаете, как описывать выборочные данные и делать выводы о генеральной совокупности.

2. Проверка гипотез

Этот модуль научит вас, как использовать концепции проверки гипотез на выборочных данных, чтобы проверить, верны ли оценки данных совокупности. Кроме того, вы также узнаете, как использовать различные статистические инструменты для демонстрации в отрасли.

3. Назначение

Третий модуль посвящен обучению кандидатов тому, как применять свои теоретические знания (полученные в первых двух модулях) для тестирования качества обезболивающих препаратов фармацевтической компании.

Прохождение онлайн-курса по изучению статистики для науки о данных — отличный вариант для соискателей, у которых уже есть образование или профессиональная деятельность. Онлайн-курсы предлагают гибкость для обучения и прогресса в соответствии с вашим удобством и графиком.

Обязательно прочитайте: Заработная плата специалиста по данным в Индии

Как начать

Чтобы бесплатно присоединиться к нашему онлайн-курсу по машинному обучению, выполните следующие простые действия:

• Перейдите на нашу страницу upStart
• Выберите курс, к которому хотите присоединиться
• регистр

Все курсы, представленные на нашей странице upStart, доступны бесплатно и не требуют денежных вложений. Эти курсы помогут вам начать свое обучение и познакомиться с основами таких сложных предметов.

Зарегистрируйтесь здесь, чтобы присоединиться к нашим бесплатным курсам по машинному обучению уже сегодня.

Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, сообщите нам об этом через комментарии. Мы хотели бы услышать от вас.

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.