Veri Bilimi İstatistikleri Sertifikalı Ücretsiz Çevrimiçi Kursu [222]

Veri Bilimi bir süredir ilgi odağı oldu ve burada kalmaya devam ediyor. Basit bir deyişle, Veri Bilimi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerden anlamlı bilgiler elde etmek için matematiksel, istatistiksel ve bilimsel tekniklerin, süreçlerin, algoritmaların ve araçların bir kombinasyonundan yararlanan gelişmiş bir çalışma alanıdır.

Veri Bilimi tamamen verileri analiz etmek ve içeriden içgörüler çıkarmakla ilgili olduğundan, İstatistikler Veri Biliminde önemli bir rol oynar. İstatistik, öncelikle verilerin herkes tarafından anlaşılabilecek şekilde toplanması, analiz edilmesi, yorumlanması ve sunulmasıyla ilgilenen bir disiplindir.

Gerçek dünya senaryosunda, İstatistikler, karmaşık zorlukları işlemek ve Veri Bilimi uzmanlarının büyük veri kümelerinde değerli modeller bulmasına yardımcı olmak için endüstriler arasında kullanılır. Esasen, Veri Bilimi uzmanları, ham verileri anlamlandırmak için veriler üzerinde matematiksel hesaplamalar yapmak için farklı istatistiksel yöntemler kullanır.

Veri Bilimi İstatistikleri

İstatistik, özellikle veri analizi söz konusu olduğunda, Veri Bilimi için oldukça faydalı bir araçtır. İstatistiksel yöntemler verilere hedeflenmiş bir yaklaşım getirir ve böylece Veri Bilimi uzmanlarının yalnızca tahmin etmek yerine eldeki veriler hakkında somut sonuçlar çıkarmasına olanak tanır. İstatistikler, veri yapısını anlamanıza ve Veri Bilimi teknikleri aracılığıyla verileri daha fazla analiz için hazırlamanıza olanak tanır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası kazanın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programlarımıza, İleri Düzey Sertifika Programlarımıza veya Yüksek Lisans Programlarımıza katılın.

Veri Biliminde çok önemli olan dört temel istatistiksel kavram:

1. İstatistiksel Özellikler

İstatistiksel özellikler, önyargı, varyans, ortalama, medyan vb. gibi kavramları içeren büyük bir veri kümesini keşfetmede çok önemlidir. Bunlar, bir kod içinde kolayca uygulayabileceğiniz temel özelliklerdir.

2. Olasılık Dağılımları

Veri Biliminde olasılık, bir olayın meydana gelme veya olmama şansını ifade eder. Genellikle 0 ila 1 arasında ölçülür, burada 0, olayın olmayacağı ve 1, olayın gerçekleşeceği anlamına gelir. Bu nedenle, bir olasılık dağılımı, belirli bir veri setinde 0 ile 1 arasındaki tüm olasılıkları temsil eden istatistiksel bir fonksiyondur.

3. Boyut Azaltma

Boyutsallık Azaltma, belirli bir deneyde bir dizi temel değişkeni çıkararak rastgele değişkenlerin (özelliklerin) sayısını azaltma tekniğini ifade eder. Süreç, öznitelik seçimi ve öznitelik çıkarımı olarak ikiye ayrılır. Öznitelik seçim süreci, özgün öznitelik kümesinin daha küçük bir alt kümesini üretirken, öznitelik çıkarma, boyutların sayısını azaltır, yani yüksek boyutlu bir uzayda bulunan veriler, daha düşük bir boyut uzayına sığdırılır.

4. Aşırı Örnekleme ve Alt Örnekleme

Aşırı örnekleme ve yetersiz örnekleme, veri sınıflandırması için kullanılan istatistiksel tekniklerdir. Çoğu zaman, eldeki veriler çoğunlukla bir tarafa devrilir, bu nedenle modelin kusurlu bir şekilde dengelenmesine neden olur. Örneğin, iki sınıfa sahip bir veri kümesi, sınıf 1 için 100 örnek, sınıf 2 için ise 500 örnek içerebilir.

Bu dengeli değilse, modelin doğru tahminler yapma yeteneğini ortadan kaldırır. Alt örneklemede, çoğunluk sınıfından türetilen verilerin yalnızca bir kısmını (azınlık sınıfının örneklerine eşit) dikkate alırsınız. Ancak, aşırı örneklemede, çoğunluk sınıfı örneklerinin sayısıyla eşleşmesi için azınlık sınıfının kopyalarını oluşturmanız gerekir.

Okuyun: Veri Bilimi Proje Fikirleri

İstatistiksel Analiz Türleri

İstatistiksel analiz, çoğunlukla farklı kaynaklardan veri toplamak, araştırmak ve analiz etmek ve bulguları uygun veri görselleştirme yöntemleriyle görselleştirmekle ilgilenir. Gelecekteki pazar ve tüketici eğilimlerini ortaya çıkarmalarına ve tahmin etmelerine izin verdiği için işletmeler için hayati bir araçtır. İki tür istatistiksel analiz vardır:

Tanımlayıcı

Adından da anlaşılacağı gibi, tanımlayıcı istatistikler, çizelgeler, tablolar ve grafikler gibi görselleştirme araçlarını kullanarak verileri özetleme sürecini ifade eder. Popülasyon hakkında herhangi bir sonuç çıkarmaz (örneklerin alındığı bir veri kümesindeki bir dizi değişken). Tanımlayıcı istatistikler, verileri ham verileri sunmayı ve anlamayı kolaylaştıracak şekilde özetlemeyi amaçlar.

çıkarımsal

Öncelikle verileri özetlemeye ve sunmaya odaklanan tanımlayıcı istatistiklerin aksine, çıkarım istatistikleri hipotezlerle denemeler yapmanıza ve somut sonuçlar çıkarmanıza olanak tanır. Bu yaklaşımda, tüm veri setini inceleyecek ve sonuçları bir bütün olarak gruba uygulayacaksınız.

Veri Bilimi için İstatistik Öğrenin: upGrad avantajı

Veri Bilimi alanında kariyer yapmak istiyorsanız, İstatistik alanında güçlü bir temele sahip olmalısınız. En iyi yanı, upGrad'ın Veri Bilimi için İstatistik kursu ile evinizin rahatlığında İstatistik temellerinde ustalaşabilmenizdir . Bu, upGrad tarafından upStart-Priceless Learning programı kapsamında sunulan ücretsiz bir kurstur.

Veri Bilimi dünyasına yeni başlayan veya kariyer hamlesi olarak girmek isteyen bireyleri güçlendirmek için özel olarak tasarlanmıştır. Bu Veri Bilimi İstatistikleri ücretsiz kursunda, temel ve gelişmiş istatistiksel kavramları öğrenecek ve bunları gerçek dünyadaki zorlukları çözmek için kullanacaksınız.

Tüm upGrad tekliflerinde olduğu gibi, en iyi danışmanlar ve endüstri liderleri tarafından eğitileceksiniz. Bire bir mentorluk almanın yanı sıra, canlı etkileşim oturumlarına katılma ve sektöre özel içerik ve öğrenme kaynaklarına erişme şansınız da olacak. Kursu tamamladığınızda, upGrad'dan bir bitirme sertifikası alacaksınız.

upGrad'ın Veri Bilimi İstatistikleri ücretsiz kursu beş haftalık bir programdır ve üç bölüme ayrılmıştır:

1. Çıkarımsal İstatistikler

Bu modülde, farklı dağıtım ve örnekleme yöntemleriyle birlikte olasılığın temellerini öğreneceksiniz. Ayrıca örnek verileri nasıl tanımlayacağınızı ve popülasyon üzerinde çıkarımlarda bulunacağınızı öğreneceksiniz.

2. Hipotez Testi

Bu modül, popülasyon verilerinin tahminlerinin geçerli olup olmadığını test etmek için örnek veriler üzerinde hipotez testi kavramlarını nasıl kullanacağınızı öğretecektir. Ayrıca, endüstri gösterimi için farklı istatistiksel araçlardan nasıl yararlanacağınızı da öğreneceksiniz.

3. Atama

Üçüncü modül, adaylara, bir ilaç şirketinin ağrı kesici ilaçlarının QA testi için teorik bilgilerinizi (ilk iki modülde kazandığınız) nasıl uygulayacaklarını öğretmeye odaklanır.

Veri Bilimi İstatistiklerini öğrenmek için çevrimiçi bir kurs almak, halihazırda eğitim veya mesleki taahhütleri olan adaylar için mükemmel bir seçenektir. Çevrimiçi kurslar, size kolaylık ve programınıza göre öğrenme ve ilerleme esnekliği sunar.

Okumalısınız: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

Nasıl Başlanır

Makine öğrenimi çevrimiçi kursumuza ücretsiz katılmak için şu basit adımları izleyin:

• upStart sayfamıza gidin
• Katılmak istediğiniz kursu seçin
• Kayıt ol

UpStart sayfamızda bulunan tüm kurslar ücretsiz olarak sunulmaktadır ve herhangi bir parasal yatırım gerektirmez. Bu kurslar, öğrenme yolculuğunuza başlamanıza ve bu tür karmaşık konuların temellerini öğrenmenize yardımcı olur.

Bugün makine öğrenimi üzerine ücretsiz kurslarımıza katılmak için buradan kaydolun.

Herhangi bir sorunuz veya öneriniz varsa, lütfen yorumlar aracılığıyla bize bildirin. Sizden haber almak isteriz.

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.