具有認證的數據科學統計免費在線課程 [2022]

數據科學已經成為人們關注的焦點已經有一段時間了，並且會一直存在。 簡而言之，數據科學是一個高級研究領域，它利用數學、統計和科學技術、流程、算法和工具的組合從結構化和非結構化數據中獲取有意義的信息。

由於數據科學就是分析數據和從內部提取見解，因此統計學在數據科學中起著重要作用。 統計學是一門學科，主要以所有人都能理解的方式收集、分析、解釋和呈現數據。

在現實世界的場景中，統計數據被跨行業用於處理複雜的挑戰，並幫助數據科學專家在大型數據集中找到有價值的模式。 從本質上講，數據科學專業人員採用不同的統計方法對數據進行數學計算，以理解原始數據。

數據科學統計

統計對於數據科學來說是一個非常有用的工具，尤其是在數據分析方面。 統計方法對數據採取有針對性的方法，從而使數據科學專家能夠對手頭的數據得出具體結論，而不僅僅是猜測。 統計使您能夠了解數據結構並準備數據以通過數據科學技術進行進一步分析。

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以下是在數據科學中至關重要的四個基本統計概念：

1. 統計特徵

統計特徵對於探索包含偏差、方差、均值、中位數等概念的大型數據集至關重要。這些是您可以在代碼中輕鬆實現的基本特徵。

2. 概率分佈

在數據科學中，概率是指事件發生與否的可能性。 一般在 0 到 1 之間量化，其中 0 表示事件不會發生，1 表示事件會發生。 因此，概率分佈是一個統計函數，表示特定數據集中 0 到 1 之間的所有可能性。

3. 降維

降維是指通過提取一組主變量來減少給定實驗中隨機變量（特徵）數量的技術。 該過程分為特徵選擇和特徵提取。 雖然特徵選擇過程會產生原始特徵集的較小子集，但特徵提取會減少維數，即高維空間中的數據適合低維空間。

4.過採樣和欠採樣

過採樣和欠採樣是用於數據分類的統計技術。 通常，手頭的數據大部分都在一側傾斜，從而使模型不完全平衡。 例如，具有兩個類別的數據集可能包含 100 個類別的樣本，而類別 2 可能包含 500 個樣本。

如果這不平衡，它會影響模型做出準確預測的能力。 在欠採樣中，您只考慮從多數類派生的數據的一部分（等於少數類的樣本）。 但是，在過採樣中，您需要創建少數類的副本以匹配多數類樣本的數量。

閱讀：數據科學項目理念

統計分析的類型

統計分析主要關注從不同來源收集數據，對其進行探索和分析，並通過適當的數據可視化方法將結果可視化。 它是企業的重要工具，因為它使他們能夠發現和預測未來的市場和消費趨勢。 有兩種類型的統計分析：

描述性的

顧名思義，描述性統計是指使用圖表、表格和圖形等可視化工具匯總數據的過程。 它不會對總體（從中抽取樣本的數據集中的一組變量）得出任何結論。 描述性統計旨在以更容易呈現和理解原始數據的方式總結數據。

推理的

與主要側重於匯總和呈現數據的描述性統計不同，推理統計使您能夠對假設進行試驗並得出具體結論。 在這種方法中，您將檢查完整的數據集並將結果應用於整個組。

學習數據科學統計學：upGrad 優勢

如果你渴望在數據科學領域建立職業生涯，你必須在統計學方面打下堅實的基礎。 最好的部分是，您可以在家中舒適地通過 upGrad 的數據科學統計課程掌握統計學的基礎知識。 這是 upGrad 在其 upStart-Priceless 學習計劃下提供的免費課程。

它專為希望進入數據科學世界的個人而設計，無論是作為初學者還是作為職業發展。 在這個數據科學統計免費課程中，您將學習基本和高級統計概念，並使用它們來解決現實世界的挑戰。

與所有 upGrad 產品一樣，您將接受頂級導師和行業領導者的培訓。 除了獲得一對一的指導外，您還將有機會參與現場互動會議並訪問特定行業的內容和學習資源。 完成課程後，您將獲得 upGrad 的結業證書。

upGrad 的 Statistics for Data Science 免費課程是一個為期五週的課程，分為三個部分：

1. 推論統計

在本模塊中，您將學習概率的基礎知識以及不同的分佈和抽樣方法。 您還將學習如何描述樣本數據並對總體進行推斷。

2. 假設檢驗

本模塊將教您如何對樣本數據使用假設檢驗概念來檢驗總體數據的估計是否有效。 此外，您還將學習如何利用不同的統計工具進行行業演示。

3. 作業

第三個模塊側重於教授候選人如何將您的理論知識（在前兩個模塊中獲得）應用於製藥公司止痛藥的 QA 測試。

對於已經接受過教育或從事專業工作的有志者來說，參加在線課程學習數據科學統計學是一個很好的選擇。 在線課程提供了根據您的方便和時間表學習和進步的靈活性。

必讀：印度數據科學家的薪水

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