Her Veri Bilimcisinin Bilmesi Gereken Veri Bilimi İçin Temel İstatistikler

İstatistik, günlük yaşamınızda sıkça duyabileceğiniz yaygın bir terimdir. Ama bunun ne anlama geldiğini ve ne anlama geldiğini merak ettiniz mi? İstatistik, matematiksel rakamların farklı yöntemlerle analizidir.

Bize farklı sayılarla ilgili daha derinlemesine bir anlayış ve anlam verir. Veri bilimi için istatistikler çok temel ve çok önemlidir. Veri bilimi, yalnızca istatistiklerin yardımıyla daha basit ve kapsamlı hale getirilen rakamlar etrafında döner.

Veri bilimi için neden istatistik kullanmalısınız ?

Çubuk grafik veya pasta grafik gibi sıradan bir grafik görürseniz, görsel olduğu için verilerin anlaşılması daha kolaydır. Bunlar istatistiksel grafiklerdir. Aksi takdirde yorumlanması zor olan çok yüksek düzeyde bir veri anlayışı sağlayabilir. Üstelik bu veriler üzerinde farklı işlemler yaparak daha kullanışlı hale getirebilirsiniz.

Günümüz çağında hemen hemen herkes – bireyler, üniversiteler, şirketler ve hükümetler – veri bilimini kullanıyor. Herkes veri biliminin önemini bilir. Veri bilimi için istatistikler de önemlidir çünkü somut sonuçlara varmaya yardımcı olur ve daha sonra bilinçli kararlar verir. Bazen veriler, geleceğin nasıl görüneceğini tahmin etmek için de kullanılır.

Veri bilimi için istatistiğin temel bileşenleri nelerdir ?

İstatistiksel Özellikler: Veri bilimi için istatistikleri verimli bir şekilde kullanmak için , genellikle veri biliminde kullanılan temel unsurları bilmeniz gerekir. Çok sık kullanılırlar ve genellikle anlaşılması kolaydır. Bunlar, bir veri setinin ortalama, medyan, mod, varyans ve önyargı gibi temel özelliklerini içerir. Bunlar çok hızlı bir şekilde hesaplanabilir.

Olasılık Dağılımı: Her veri kümesine eklenmiş farklı türde olasılık dağılımları vardır. Bunlar düzgün, normal ve Poisson olasılık dağılımlarıdır. Düzgün olasılık dağılımı, bir olayın farklı sonuçlarının şanslarının eşit olduğu zamandır. Örneğin, adil bir para attığınızda, tura gelme olasılığı %50 ve tura gelme olasılığı %50'dir.

Bu tek tip bir olasılık dağılımıdır. Normal olasılık dağılımı, bir olaydan belirli bir sonucun olasılığının belirli değerler arasında olduğunu ifade eder. Poisson olasılık dağılımı, sonuç olasılığının bir olayın meydana gelme sayısına bağlı olduğu anlamına gelir.

Boyut Azaltma: Bu, veri bilimi için istatistiklerin hayati bir parçasıdır . Boyutsallık azaltma, ilgili değişkenlerin sayısını azaltma sürecidir.

Aşırı Örnekleme: Veri setinin sınıf dağılımının ayarlandığı yöntemdir. Böylece veri seti eşit olmadığında, onu eşitlemek için daha fazla veri eklenir.

Alt Örnekleme: Veri setinin sınıf dağılımının ayarlandığı yöntemdir. Bu nedenle, veri seti eşit olmadığında, örneği eşitlemek için verilerin bir kısmı kaldırılır. Ancak, bu durumda bazı önemli verileri kaybedebilirsiniz, bu nedenle genellikle önerilmez.

Bayes İstatistikleri: Bu, veri bilimi için bir başka önemli istatistik yöntemidir. İstatistiksel çıkarım bu yöntemde rahat hale gelir. Adını Bayes teoremini geliştiren Thomas Bayes'ten almıştır. Veri seti değiştikçe hipotezin güncellenmesi işlemidir.

Yukarıdaki bileşenler çok sık kullanılmaktadır ve bu terimleri sık sık duymaya devam edeceksiniz. Bu nedenle, kendinizi bu terimlere alıştırmanız en iyisidir.

Veri Bilimi için Ön Koşul hakkında bilgi edinin

Veri bilimi için istatistikleri kullanmanın zorlukları nelerdir ?

İlk olarak, üzerinde herhangi bir istatistiksel işlem uygulayabilmemiz için veri kümesinin homojen olmasını bekliyoruz. Heterojen veri kümeleri söz konusu olduğunda bu işlemler çok doğru sonuçlar vermeyebilir. Aynı zamanda niceliksel olarak çok çarpık bir aktivitedir. Bu nedenle, bir şeyi niteliksel olarak yorumlamak istiyorsanız, veri biliminde istatistik yapılacak doğru şey değildir.

Veri kümesindeki tek bir gözlem, veri kümesinin genel ortalamasını engelleyebilir. Bu, özellikle veri bilimi için istatistik durumunda sınırlayıcıdır . Ayrıca, yeni başlayanlar için veri bilimi için farklı istatistik kavramlarını anlamak zor ve zaman alıcı olabilir.

Veri bilimi için istatistik , günümüzün ve çağında bilinmesi gereken faydalı ve güçlü bir beceridir. Büyük veri kümelerinin ne anlama geldiğini yorumlamak için karmaşık süreçler daha erişilebilir hale getirilebilir. Veri bilimi ve istatistiğin temel kavramlarını iyi biliyorsanız, bu daha verimli bir şekilde yapılabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, İleri Düzey Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları öğrenin.

toparlamak

Veri kümelerindeki belirsizlikleri ölçebilir ve yorumlarınızın daha derinlerine inebilirsiniz. Bu, veri kümenizin gerçekte nasıl olduğuna ve işiniz için ne anlama geldiğine dair iyi bir genel bakış sağlar. Birçok şirket bunu finansal portföylerin optimizasyonu, farklı raporların analizi ve farklı veri setlerinin yorumlanması için kullanır.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.