สถิติสำหรับหลักสูตรออนไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรีพร้อมใบรับรอง [2022]

Data Science ได้รับความสนใจมาระยะหนึ่งแล้ว และพร้อมที่จะอยู่ต่อไป พูดง่ายๆ ก็คือ Data Science เป็นสาขาวิชาขั้นสูงที่ใช้ประโยชน์จากการผสมผสานเทคนิค กระบวนการ อัลกอริทึม และเทคนิคทางคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาศาสตร์ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

เนื่องจาก Data Science เป็นเรื่องเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึกจากภายใน สถิติจึงมีบทบาทสำคัญใน Data Science สถิติเป็นสาขาวิชาที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวม วิเคราะห์ ตีความ และนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่ทุกคนสามารถเข้าใจได้

ในสถานการณ์จริง สถิติถูกใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อน และเพื่อช่วยผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ให้ค้นหารูปแบบที่มีค่าในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยพื้นฐานแล้ว ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ใช้วิธีทางสถิติที่แตกต่างกันในการคำนวณทางคณิตศาสตร์กับข้อมูลเพื่อให้เข้าใจถึงข้อมูลดิบ

สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สถิติเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างมากสำหรับ Data Science โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูล วิธีการทางสถิติใช้แนวทางที่เป็นเป้าหมายของข้อมูล ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science สามารถสรุปผลที่เป็นรูปธรรมเกี่ยวกับข้อมูลในมือได้ แทนที่จะเพียงแค่คาดเดา สถิติช่วยให้คุณเข้าใจโครงสร้างข้อมูลและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติมผ่านเทคนิค Data Science

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เข้าร่วมโปรแกรม Executive PG, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs ของเราเพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

แนวคิดทางสถิติพื้นฐานสี่ประการที่มีความสำคัญใน Data Science มีดังนี้

1. คุณสมบัติทางสถิติ

คุณลักษณะทางสถิติเป็นส่วนสำคัญในการสำรวจชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีแนวคิด เช่น อคติ ความแปรปรวน ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ฯลฯ ซึ่งเป็นคุณลักษณะพื้นฐานที่คุณนำไปใช้งานภายในโค้ดได้อย่างง่ายดาย

2. การแจกแจงความน่าจะเป็น

ใน Data Science ความน่าจะเป็นหมายถึงโอกาสที่เหตุการณ์อาจเกิดขึ้นหรือไม่ โดยทั่วไปจะมีการวัดปริมาณภายใน 0 ถึง 1 โดยที่ 0 หมายถึงเหตุการณ์จะไม่เกิดขึ้น และ 1 หมายถึงเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้น ดังนั้น การแจกแจงความน่าจะเป็นจึงเป็นฟังก์ชันทางสถิติที่แสดงถึงความเป็นไปได้ทั้งหมดระหว่าง 0 ถึง 1 ในชุดข้อมูลเฉพาะ

3. การลดมิติ

การลดมิติหมายถึงเทคนิคในการลดจำนวนของตัวแปรสุ่ม (คุณสมบัติ) ในการทดลองที่กำหนดโดยการแยกชุดของตัวแปรหลัก กระบวนการนี้แบ่งออกเป็นการเลือกคุณลักษณะและการแยกคุณลักษณะ แม้ว่ากระบวนการเลือกคุณลักษณะจะสร้างชุดย่อยที่เล็กกว่าของชุดคุณลักษณะดั้งเดิม แต่การแยกคุณลักษณะจะลดจำนวนมิติข้อมูลลง กล่าวคือ ข้อมูลที่มีอยู่ในพื้นที่มิติสูงจะพอดีกับพื้นที่มิติที่ต่ำกว่า

4. การสุ่มตัวอย่างมากเกินไปและการสุ่มตัวอย่างต่ำ

การสุ่มตัวอย่างมากเกินไปและการสุ่มตัวอย่างต่ำเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภทข้อมูล บ่อยครั้ง ข้อมูลในมือส่วนใหญ่จะพลิกไปด้านใดด้านหนึ่ง จึงทำให้แบบจำลองมีความสมดุลไม่สมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลที่มีสองคลาสอาจมีตัวอย่าง 100 ตัวอย่างสำหรับคลาส 1 ในขณะที่ 500 ตัวอย่างสำหรับคลาส 2

หากไม่สมดุล จะทำให้ความสามารถในการคาดการณ์ที่แม่นยำของโมเดลลดลง ในการสุ่มตัวอย่าง คุณจะพิจารณาเพียงบางส่วน (เท่ากับตัวอย่างของคลาสชนกลุ่มน้อย) ของข้อมูลที่ได้มาจากคลาสส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม ในการสุ่มตัวอย่างมากเกินไป คุณต้องสร้างสำเนาของชนกลุ่มน้อยเพื่อให้ตรงกับจำนวนกลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่

อ่าน: แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ประเภทของการวิเคราะห์ทางสถิติ

การวิเคราะห์ทางสถิติส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกัน การสำรวจและวิเคราะห์ และการแสดงภาพสิ่งที่ค้นพบผ่านวิธีการสร้างภาพข้อมูลที่เหมาะสม เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับธุรกิจเนื่องจากช่วยให้พวกเขาค้นพบและคาดการณ์ตลาดในอนาคตและแนวโน้มของผู้บริโภค การวิเคราะห์ทางสถิติมีสองประเภท:

คำอธิบาย

ตามชื่อที่แนะนำ สถิติเชิงพรรณนาหมายถึงกระบวนการสรุปข้อมูลโดยใช้เครื่องมือการแสดงภาพ เช่น แผนภูมิ ตาราง และกราฟ ไม่ได้สรุปผลใดๆ เกี่ยวกับประชากร (ชุดของตัวแปรในชุดข้อมูลที่สุ่มตัวอย่าง) สถิติเชิงพรรณนามีวัตถุประสงค์เพื่อสรุปข้อมูลในลักษณะที่ช่วยให้นำเสนอและทำความเข้าใจข้อมูลดิบได้ง่ายขึ้น

อนุมาน

สถิติการอนุมานแตกต่างจากสถิติเชิงพรรณนาที่เน้นการสรุปและนำเสนอข้อมูลเป็นหลัก สถิติอนุมานทำให้คุณสามารถทดลองกับสมมติฐานและสรุปผลที่เป็นรูปธรรมได้ ในแนวทางนี้ คุณจะตรวจสอบชุดข้อมูลทั้งหมดและนำผลลัพธ์ไปใช้กับกลุ่มโดยรวม

เรียนรู้สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ข้อได้เปรียบของ upGrad

หากคุณปรารถนาที่จะสร้างอาชีพใน Data Science คุณต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านสถิติ ส่วนที่ดีที่สุดคือคุณสามารถเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านสถิติจากความสะดวกสบายในบ้านของคุณด้วยหลักสูตร upGrad's Statistics for Data Science เป็นหลักสูตรฟรีที่ upGrad นำเสนอภายใต้โปรแกรมการเรียนรู้ upStart-Priceless

ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ที่ต้องการเข้าสู่โลกของ Data Science ไม่ว่าจะเป็นมือใหม่หรือในอาชีพการงาน ในหลักสูตรฟรีสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้ คุณจะได้เรียนรู้แนวคิดทางสถิติขั้นพื้นฐานและขั้นสูง และใช้เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริง

เช่นเดียวกับข้อเสนอของ upGrad ทั้งหมด คุณจะได้รับการฝึกอบรมจากที่ปรึกษาชั้นนำและผู้นำในอุตสาหกรรม นอกเหนือจากการได้รับการให้คำปรึกษาแบบตัวต่อตัวแล้ว คุณยังจะมีโอกาสเข้าร่วมเซสชันการโต้ตอบแบบสดและเข้าถึงเนื้อหาเฉพาะอุตสาหกรรมและแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ เมื่อจบหลักสูตร คุณจะได้รับใบรับรองการสำเร็จจาก upGrad

หลักสูตรฟรีสถิติของ upGrad สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นโปรแกรมห้าสัปดาห์แบ่งออกเป็นสามส่วน:

1. สถิติอนุมาน

ในโมดูลนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของความน่าจะเป็นพร้อมกับวิธีการแจกแจงและการสุ่มตัวอย่างแบบต่างๆ คุณจะได้เรียนรู้วิธีอธิบายข้อมูลตัวอย่างและอนุมานเกี่ยวกับประชากร

2. การทดสอบสมมติฐาน

โมดูลนี้จะสอนวิธีใช้แนวคิดการทดสอบสมมติฐานกับข้อมูลตัวอย่างเพื่อทดสอบว่าการประมาณค่าข้อมูลประชากรนั้นถูกต้องหรือไม่ นอกจากนี้ คุณยังจะได้เรียนรู้วิธีการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือทางสถิติต่างๆ สำหรับการสาธิตอุตสาหกรรม

3. การมอบหมาย

โมดูลที่สามมุ่งเน้นไปที่การสอนผู้สมัครถึงวิธีการใช้ความรู้เชิงทฤษฎีของคุณ (ได้รับในสองโมดูลแรก) สำหรับการทดสอบ QA ของยาแก้ปวดของบริษัทยา

การเรียนหลักสูตรออนไลน์เพื่อเรียนรู้เรื่องสถิติสำหรับ Data Science เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่สำเร็จการศึกษาหรือมีประสบการณ์การทำงานอยู่แล้ว หลักสูตรออนไลน์มีความยืดหยุ่นในการเรียนรู้และก้าวหน้าตามความสะดวกและตารางเวลาของคุณ

ต้องอ่าน: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

วิธีการเริ่มต้น

หากต้องการเข้าร่วมหลักสูตรการเรียนรู้ด้วยเครื่องออนไลน์ฟรี ให้ทำตามขั้นตอนง่ายๆ เหล่านี้:

• ไปที่หน้าเริ่มต้นของเรา
• เลือกหลักสูตรที่ต้องการเข้าร่วม
• ลงทะเบียน

หลักสูตรทั้งหมดที่มีอยู่ในหน้า upStart ของเรามีให้บริการฟรีและไม่ต้องลงทุนด้วยเงินใดๆ หลักสูตรเหล่านี้จะช่วยให้คุณเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้และทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานของวิชาที่ซับซ้อนดังกล่าว

ลงทะเบียนที่นี่เพื่อเข้าร่วมหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องฟรีวันนี้

หากคุณมีคำถามหรือข้อเสนอแนะใด ๆ โปรดแจ้งให้เราทราบผ่านความคิดเห็น เราชอบที่จะได้ยินจากคุณ

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IIIT-B และ upGrad ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1- on-1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ