Data Science erleichtert die profitable Nutzung von Petabytes an Daten durch Smart, Unternehmen, Finanzinstitute, Gesundheitszentren und mehr. Und Data Science wird von der mathematischen Disziplin Statistik angetrieben. Lernen Sie daher Statistik für Data Science, um ein erfolgreicher Data Scientist zu werden.
Dieser Artikel stellt einige bekannte, prägnante und prägnante Videoressourcen und Online-Kurse vor, die Ihnen dabei helfen werden, Data-Science-Statistiken mühelos zu erlernen. Lesen Sie weiter, um auf Ihrer Data-Science-Reise einen Schritt voraus zu sein.
Inhaltsverzeichnis
Warum sollten Sie Statistik für Data Science lernen?
Websites und Apps sammeln jede Sekunde enorme Datenmengen. Aber sie machen keinen Sinn, bis es ein Muster gibt. Statistiken helfen Ihnen, Rohdaten zu verstehen, indem sie ein Muster finden.
Sobald Datenwissenschaftler große Datensätze erhalten, wenden sie deskriptive Statistiken an, um die Umfragen oder Beobachtungen in etwas umzuwandeln, das Einblicke bietet.
Dann verwenden Datenwissenschaftler Inferenzstatistiken, um kleine Teile des gesamten Datensatzes zu analysieren, um die Ergebnisse mit der Quelle des Datensatzes in Beziehung zu setzen, z. B. einer Bevölkerung in einem Land.
Daher müssen Sie Statistik lernen, um datenwissenschaftliche Fragen zu beantworten wie:
- Die wichtigsten Merkmale aller Datensätze oder Umfragedaten
- Wege zur Gestaltung der Produktentwicklungsstrategie
- Einrichten der Leistungsmetriken und ihrer Tabellen
- Vorhersage erwarteter oder allgemeiner Ergebnisse eines Projekts
- Beibehalten gültiger Daten und Verwerfen von Rauschen
Bedeutung der Statistik in der Datenwissenschaft
Datenbereinigung
Statistiken sind aussagekräftig, um zu validieren, ob die Daten gemäß dem Erhebungsplan erhoben wurden. Statistische Methoden helfen Data Scientists auch dabei, Rauschen, verfälschte Daten, irrelevante Daten und redundante Daten zu eliminieren. Somit werden diese strukturierten Daten als Eingabe für jedes maschinelle Lernprogramm bereit.
Daten analysieren
Bei der Datenanalyse müssen Sie statistische Funktionen wie Mittelwert, Median, Modus, Varianz und Verteilungen anwenden. Auch für Prognosen helfen Statistiken dabei, bestimmte Ergebnisse aus einem Datenmodell vorherzusagen.
Statistiken sind der Schlüssel zum Verständnis von Daten, zur Verbesserung des Datenmodells und warum der Datensatz bestimmte Werte generiert hat.
Klassifizierungsmethoden
Die logistische Regression ist eine solche Methode, die Datenwissenschaftler übermäßig verwenden. Sie wenden diese statistische Funktion an, um qualitative Antworten auf der Grundlage von im Datenmodell beobachteten Mustern vorherzusagen.
Clustering
Eine weitere wichtige statistische Funktion hilft Datenwissenschaftlern, eine Population zu trennen. Datenwissenschaftler können beispielsweise Clustering anwenden, um verschiedene Altersgruppen von Kunden zu trennen und gezielte Anzeigen zu schalten, um die Kosten zu minimieren und die Konversionsrate zu maximieren.
Nachfolgend finden Sie einige wichtige Lernressourcen für Data Science.
Kostenlose Kurse und Videoressourcen
Im Folgenden sind einige kostenlose Kurse aufgeführt, die auf YouTube verfügbar sind. Außerdem finden Sie einige Top-edTech-Plattformen, die kostenlose Lerninhalte anbieten.
Tolles Lernen
Fangen Sie an, sich über die Notwendigkeit von Statistiken in der Datenwissenschaft zu informieren, indem Sie sich diesen YouTube-Videokurs „Great Learning“ ansehen. Das Video erstreckt sich über 7 Stunden und 12 Minuten und erklärt verschiedene wichtige Funktionen der Statistik für die Datenwissenschaft.
Beispielsweise werden die Beziehung zwischen maschinellem Lernen und Statistik, Arten von Datensätzen, Korrelation, Wahrscheinlichkeitstheorie, Binomialverteilung und mehr erläutert.
Crash-Kurs
CrashCourse Statistics vom YouTube-Kanal CrashCourse ist eine ausgezeichnete Quelle für Data-Science-Anwärter, um Statistiken zu lernen. Es gibt 44 Videoinhalte, die alle statistischen Funktionen erklären, die exklusiv für Data Science und maschinelles Lernen verfügbar sind.
Sie müssen die Videos in der Reihenfolge ihres Erscheinens ansehen, um die Lektionen auf organisierte Weise zu lernen. Vielleicht möchten Sie sich mit Stift und Papier hinsetzen, um die in den Videos besprochenen statistischen Probleme zu üben.
Kostenloses Code-Camp
Sie wollen wissen, wie ein Universitätslehrgang Statistik für Data Science aussieht? Sehen Sie sich dieses Qualitätsstatistik-Kursvideo auf YouTube an, das von Free Code Camp zur Verfügung gestellt wird.
Wenn Sie die Lektion sorgfältig durchgearbeitet haben, werden Sie die Fähigkeiten erlernen, Daten zu sammeln, zusammenzufassen, zu organisieren und zu interpretieren. Sie können auch Gig-Datensätze abschließen.
Khan Akademie
Ein weiterer ausführlicher Online-Lerninhalt zum Thema Statistik ist dieses YouTube-Video der Khan Academy.
Es ist eine organisierte Liste von Videovorträgen zu verschiedenen Themen der Statistik. Es gibt 67 Videovorträge, auf die Sie so oft zugreifen können, wie Sie möchten.
Statistiken von Marin
Marin geht über den YouTube-Kanal MarinStatsLectures-R Programming & Statistics und bietet eine umfassende Vortragsreihe zum Thema Statistik für Data Science an.
Es gibt 50 Vorlesungsvideos, die grundlegende Statistikfunktionen wie Studiendesigns, Verteilungen, Z-Scores usw. abdecken.
365 Datenwissenschaft
Dieses 365 Data Science YouTube-Video zur Einführung in die Statistik behandelt die erforderlichen Statistikfunktionen, die für Data Scientists benötigt werden.
Schiefe, Varianz, Messniveaus, numerische Variablen usw. sind einige bemerkenswerte statistische Themen, die in der Vorlesung behandelt werden.
StatQuest
Lernen Sie maschinelles Lernen, indem Sie statistische Funktionen nebeneinander anwenden, indem Sie sich diesen kostenlosen YouTube-Vortrag über ML von StatQuest ansehen.
Diese Playlist enthält 84 Videovorträge. Sie lernen interessante statistische Funktionen wie Bias, Varianz, multiple Regression und logistische Regression kennen.
Udacity
Es ist ein kluger Schritt, mit dem Erlernen einer neuen Fähigkeit zu beginnen, indem Sie einige kostenlose Ressourcen durchgehen. Es hilft Ihnen, einen Einblick in die Fähigkeit zu bekommen und die Anstrengungen zu kennen, die erforderlich sind, um sie erfolgreich zu erwerben. Um Statistiken für Data Science zu lernen, können Sie diesen Udacity-Kurs auf die gleiche Weise verwenden.
Sie lernen die erforderlichen Statistikfunktionen für Data Science kennen wie:
- Wahrscheinlichkeit
- Einschätzung
- Beziehungen in Daten entdecken
- Regressionsanalyse
- Inferenz
- Normalverteilung und Ausreißer
Der Kurs ist offen für alle. Grundkenntnisse der Algebra sind bei der Bearbeitung der Übungsaufgaben hilfreich.
Einführung in die Bayes’sche Statistik: Udemy
Die Bayessche Statistik ist eine statistische Inferenzmethode, um die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese zu untersuchen. Data Scientists nutzen diese statistische Funktion auf vielfältige Weise. Sie können das gesamte Konzept kostenlos lernen, indem Sie sich diesen Udemy-Kurs ansehen.
Sie lernen Bayessche Statistik in 4 prägnanten Abschnitten mit 14 Vorlesungen. Es dauert ungefähr 1 Stunde und 18 Minuten, um den Kurs abzuschließen. Sie können den Kurs so oft wiederholen, wie Sie möchten, um sich die Konzepte zu merken und zu verstehen.
Einführung in die Statistik: Coursera
Es handelt sich um einen Kurs der Stanford University, der von einer Fakultät derselben Universität unterrichtet und online über Coursera angeboten wird. Dieser kostenlose Kurs ist auch ein Schulungsmaterial zum Selbststudium, sodass Sie die Fristen nach Ihrem Zeitplan ändern können.
Wesentliche Kursinhalte sind:
- Deskriptive Statistiken für die Datenexploration
- Sammeln und Abtasten von Daten
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Binomialverteilung
- Regressionsanalyse
Es dauert ungefähr 15 Stunden, um alle Lektionen zu absolvieren. Abschließend erhalten Sie ein Zertifikat für den erfolgreichen Abschluss.
Statistik und Wahrscheinlichkeit: Khan Academy
Möchten Sie kostenlos Statistik und Wahrscheinlichkeit für Data Science lernen? Sie müssen diese spielerischen Lerninhalte der Khan Academy ausprobieren. Die Kursinhalte umfassen die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Data Science.
Es gibt 16 Lektionen in diesem Inhalt. Am Ende gibt es eine Kursherausforderung, um Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen über die unterrichteten Lektionen zu testen. Darüber hinaus bietet der Kurs Unterricht über Videovorträge an. Somit ist es ein Kurs zum Selbststudium, der für Berufstätige geeignet ist.
Statistik für Data Science mit Python: Coursera
Dieser Coursera-Kurs wurde von IBM zur Verfügung gestellt. Es ist ein sehr objektiver Kurs, um die Grundprinzipien der Statistik für die Datenwissenschaft zu lernen. Bemerkenswerte Kursthemen sind:
- Datenerfassung
- Deskriptive Statistik zur Datenzusammenfassung
- Daten visualisieren und darstellen
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Hypothesentest
- Varianzanalyse oder ANOVA
- Korrelations- und Regressionsanalyse
Die geschätzte Kursdauer beträgt 14 Stunden. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie ein Berufstätiger sind, da es sich um einen vollständigen Online-Kurs zum Selbststudium handelt.
Spezialisierung Mathematik für maschinelles Lernen: Coursera
Mathematik ist untrennbar mit maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft verbunden. Sie können genau lernen, was Sie brauchen, um ein erfolgreicher Profi in den oben genannten Nischen zu werden, indem Sie sich für diesen Coursera-Kurs anmelden.
Das Imperial College of London bietet diesen Kurs über Coursera an, die führende Online-Kursplattform. Es ist ein 3-Schulungskurs, der von vier erfahrenen Ausbildern durchgeführt wird. Bei 4 Stunden pro Woche können Sie die Ausbildung in 4 Monaten absolvieren.
Bezahlte Online-Kurse
Wenn Sie auch nach umfassenden Lerninhalten suchen, die die gesamte Disziplin abdecken, haben wir hier einige kostenpflichtige Lernressourcen für Sie:
Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics: Udemy
Wenn Sie Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik lernen möchten, um Business-Analyse- und Data-Science-Funktionen anzuwenden, müssen Sie sich diesen Udemy-Kurs ansehen. Einige bemerkenswerte Lektionen sind:
- Mittlere quadratische Abweichung (RMSE)
- Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
- Hypothesentest
- Nullhypothesen-Signifikanztest oder p-Wert
- Fehler 1. und 2. Art
- Beschreibende Statistik
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Mehrfache lineare Regression
Es handelt sich um einen Online-Schulungskurs zum Selbststudium mit 91 Vorträgen in neun Abschnitten. Die geschätzte Länge der Kursinhalte beträgt 11 Stunden und 24 Minuten.
Werde ein Wahrscheinlichkeits- und Statistik-Meister: Udemy
Das Lernen der Theorien ist nicht genug. Sie müssen Beispielaufgaben und -fragen üben, um Ihr Selbstvertrauen zu testen. Daher können Sie sich diesen Udemy-Kurs ansehen, um sowohl Ideen als auch Beispielfragen zu erhalten. Einige der wichtigsten Kursthemen sind:
- Wichtige Tools zur Datenvisualisierung wie Tortendiagramme, Balkendiagramme, Venn-Diagramme, Punktdiagramme, Histogramme und mehr
- Statistische Verteilung von Daten mit Z-Score, Standardabweichung, Normalverteilung, Varianz und Mittelwert
- Regressionsanalyse
- Datenprobenahme
- Hypothesentest
Der Kurs besteht aus 10 Abschnitten und 141 Vorlesungsvideos. Am Ende jedes Abschnitts gibt es auch einen Übungstest. Am Ende des gesamten Studiums steht eine Abschlussprüfung.
Statistikgrundlagen mit Python: DataCamp
Python ist die unverzichtbare Programmiersprache für Data Science. Daher müssen Sie lernen, wie Sie Statistiken mit Python-Codierung implementieren. Dieser DataCamp-Skill-Track kann Ihnen dabei helfen, Statistiken aus der Perspektive von Python zu lernen. Erstaunliche Kursinhalte:
- Zusammenfassende Statistik und Wahrscheinlichkeit
- Statistische Modelle wie Logistik und lineare Regression
- Daten-Sampling-Techniken
- Schließen Sie aus einem umfangreichen Datensatz, indem Sie einen Hypothesentest durchführen
Der gesamte Skill Track besteht aus 5 Parcours. Jeder Kurs dauert 4 Stunden. Daher würde es 20 Stunden dauern, den Skill-Track abzuschließen.
Statistikgrundlagen mit R: DataCamp
Ein weiterer Skill-Track von DataCamp hilft Ihnen beim Erlernen von Statistiken für Data Science mit der R-Sprache. R ist die beliebteste Programmiersprache für Datenvisualisierungsgrafiken und statistische Berechnungen. Die wichtigsten Themen des Skill-Tracks sind:
- Einführung in die Statistik in R
- Einführung in die Regressionsanalyse in R
- Datenabtastung in R
- Zwischenregression in R
- Hypothesentest in R
Die 5 Kurse auf diesem Skill-Track dauern jeweils 4 Stunden und die Gesamtabschlusszeit beträgt 20.
Bücher von Amazon
Grundlegende Mathematik für die Datenwissenschaft: Amazon
Dieses Buch ist eine ausgezeichnete Quelle, um alle erforderlichen mathematischen Themen wie lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung und ganz zu schweigen von Statistik zu finden. Das Buch erklärt und zeigt die Anwendung von neuronalen Netzen, linearer Regression und logistischer Regression in Data-Science-Projekten.
Sie lernen auch, statistische Signifikanz abzuleiten und p-Werte aus einem umfangreichen Datensatz zu interpretieren, indem Sie Hypothesentests und deskriptive Statistiken anwenden. Das Buch ist als eBook für Kindle-Geräte und als Taschenbuch für diejenigen erhältlich, die physische Bücher mögen.
Praktische Statistik für Data Scientists: Amazon
Lernen Sie praktische Statistiken für Data Science und ihre Implementierung mit Python und der Programmiersprache R mühelos aus diesem Amazon-Buch. Der Autor beschreibt explizit, welcher Teil der Statistik für Data Scientists notwendig ist und welcher Teil nicht.
Das Buch behandelt wichtige statistische Funktionen wie Zufallsstichproben, Regressionsanalyse, Klassifizierungstechniken und Methoden des maschinellen Lernens. Sie können dieses handliche Buch als Taschenbuch, spiralgebundenes Exemplar oder digitales Exemplar für Kindle besitzen.
Nacktstatistik: Amazon
Dieses Buch vermittelt Ihnen die unverzichtbaren Werkzeuge der Statistik für Data Science. Sie erhalten eine kurze und leicht verständliche Erläuterung statistischer Konzepte wie Regressionsanalyse, Korrelation, Inferenz und mehr.
Durch das Studium und Verständnis verschiedener Bedürfnisse der Lernenden hat Amazon dieses Buch in Formaten wie Kindle, Hardcover, MP3-CD, Taschenbuch und Hörbuch verfügbar gemacht.
Fazit
Wenn Sie ein Data Scientist auf mittlerem Niveau oder Experte sind, kennen Sie bereits die Bedeutung von Statistiken für Data Science. Frische Absolventen können das lernen, wie oben in diesem Artikel beschrieben.
Wenn Sie wissen, welche Statistiklektionen für Data Science erforderlich sind, werden Sie viele Monate investieren, um die gesamte Statistik zu lernen. Sie können dieses wertvolle Wissen erwerben, indem Sie eine oder alle der oben genannten Ressourcen erkunden, um Datenwissenschaftler zu werden.
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