具有认证的数据科学统计免费在线课程 [2022]

数据科学已经成为人们关注的焦点已经有一段时间了，并且会一直存在。 简而言之，数据科学是一个先进的研究领域，它利用数学、统计和科学技术、流程、算法和工具的组合从结构化和非结构化数据中获取有意义的信息。

由于数据科学就是分析数据和从内部提取见解，因此统计学在数据科学中起着重要作用。 统计学是一门学科，主要以所有人都能理解的方式收集、分析、解释和呈现数据。

在现实世界的场景中，统计数据被跨行业用于处理复杂的挑战，并帮助数据科学专家在大型数据集中找到有价值的模式。 从本质上讲，数据科学专业人员采用不同的统计方法对数据进行数学计算，以理解原始数据。

数据科学统计

统计对于数据科学来说是一个非常有用的工具，尤其是在数据分析方面。 统计方法对数据采取有针对性的方法，从而使数据科学专家能够对手头的数据得出具体结论，而不仅仅是猜测。 统计使您能够了解数据结构并准备数据以通过数据科学技术进行进一步分析。

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以下是在数据科学中至关重要的四个基本统计概念：

1. 统计特征

统计特征对于探索包含偏差、方差、均值、中位数等概念的大型数据集至关重要。这些是您可以在代码中轻松实现的基本特征。

2. 概率分布

在数据科学中，概率是指事件发生与否的可能性。 一般在 0 到 1 之间量化，其中 0 表示事件不会发生，1 表示事件会发生。 因此，概率分布是一个统计函数，表示特定数据集中 0 到 1 之间的所有可能性。

3. 降维

降维是指通过提取一组主变量来减少给定实验中随机变量（特征）数量的技术。 该过程分为特征选择和特征提取。 虽然特征选择过程会产生原始特征集的较小子集，但特征提取会减少维数，即高维空间中的数据适合低维空间。

4.过采样和欠采样

过采样和欠采样是用于数据分类的统计技术。 通常，手头的数据大部分都在一侧倾斜，从而使模型不完全平衡。 例如，具有两个类别的数据集可能包含 100 个类别的样本，而类别 2 可能包含 500 个样本。

如果这不平衡，它会影响模型做出准确预测的能力。 在欠采样中，您只考虑从多数类派生的数据的一部分（等于少数类的样本）。 但是，在过采样中，您需要创建少数类的副本以匹配多数类样本的数量。

阅读：数据科学项目理念

统计分析的类型

统计分析主要关注从不同来源收集数据，对其进行探索和分析，并通过适当的数据可视化方法将结果可视化。 它是企业的重要工具，因为它使他们能够发现和预测未来的市场和消费趋势。 有两种类型的统计分析：

描述性的

顾名思义，描述性统计是指使用图表、表格和图形等可视化工具汇总数据的过程。 它不会对总体（从中抽取样本的数据集中的一组变量）得出任何结论。 描述性统计旨在以更容易呈现和理解原始数据的方式总结数据。

推理的

与主要侧重于汇总和呈现数据的描述性统计不同，推理统计使您能够对假设进行试验并得出具体结论。 在这种方法中，您将检查完整的数据集并将结果应用于整个组。

学习数据科学统计学：upGrad 优势

如果你渴望在数据科学领域建立职业生涯，你必须在统计学方面打下坚实的基础。 最好的部分是，您可以在家中舒适地通过 upGrad 的数据科学统计课程掌握统计学的基础知识。 这是 upGrad 在其 upStart-Priceless 学习计划下提供的免费课程。

它专为希望进入数据科学世界的个人而设计，无论是作为初学者还是作为职业发展。 在这个数据科学统计免费课程中，您将学习基本和高级统计概念，并使用它们来解决现实世界的挑战。

与所有 upGrad 产品一样，您将接受顶级导师和行业领导者的培训。 除了获得一对一的指导外，您还将有机会参与现场互动会议并访问特定行业的内容和学习资源。 完成课程后，您将获得 upGrad 的结业证书。

upGrad 的 Statistics for Data Science 免费课程是一个为期五周的课程，分为三个部分：

1. 推论统计

在本模块中，您将学习概率的基础知识以及不同的分布和抽样方法。 您还将学习如何描述样本数据并对总体进行推断。

2. 假设检验

本模块将教您如何对样本数据使用假设检验概念来检验总体数据的估计是否有效。 此外，您还将学习如何利用不同的统计工具进行行业演示。

3. 作业

第三个模块侧重于教授候选人如何将您的理论知识（在前两个模块中获得）应用于制药公司止痛药的 QA 测试。

对于已经接受过教育或从事专业工作的有志者来说，参加在线课程学习数据科学统计学是一个很好的选择。 在线课程提供了根据您的方便和时间表学习和进步的灵活性。

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