データサイエンスの統計を学ぶための20の無料および有料リソース

公開: 2022-08-17

データサイエンスは、スマート企業、企業、金融機関、ヘルスケアセンターなどによるペタバイト規模のデータの有益な使用を促進します。そして、データサイエンスは数学的分野である統計学によって支えられています。したがって、データ科学の統計を学び、成功したデータ科学者になりましょう。

この記事では、データサイエンス統計を簡単に学習できる、有名で簡潔なビデオリソースとオンラインコースを紹介します。読み進めて、データサイエンスの旅を一歩先に進めましょう。

なぜデータサイエンスのために統計学を学ぶべきなのか?

Web サイトやアプリは、毎秒膨大な量のデータを収集しています。しかし、パターンがなければ意味がありません。統計は、パターンを見つけて生データを理解するのに役立ちます。

データサイエンティストは、大きなデータセットを取得すると、記述統計を適用して、調査や観察を洞察を提供するものに書き起こします。

次に、データサイエンティストは推論統計を使用してデータセット全体の小さな部分を分析し、調査結果をデータセットのソース (国の人口など) と関連付けます。

したがって、次のようなデータサイエンスの質問に答えるには、統計を学ぶ必要があります。

データセットまたは調査データの重要な機能
製品開発戦略を設計する方法
パフォーマンスメトリックとそのテーブルの設定
プロジェクトから期待される結果または一般的な結果を予測する
有効なデータを保持し、ノイズを破棄する

データサイエンスにおける統計の重要性

データクレンジング

統計は、データが調査計画に従って収集されたかどうかを検証するのに強力です。統計手法は、データサイエンティストがノイズ、改ざんされたデータ、無関係なデータ、冗長なデータを排除するのにも役立ちます。したがって、その構造化データは、機械学習プログラムの入力として使用できるようになります。

データの分析

データ分析では、平均、中央値、最頻値、分散、分布などの統計関数を適用する必要があります。また、予測の場合、統計はデータモデルから特定の結果を予測するのに役立ちます。

統計は、データを理解し、データモデルを改善し、データセットが特定の値を生成した理由を理解するための鍵です。

分類方法

ロジスティック回帰は、データサイエンティストが過度に使用する方法の 1 つです。彼らは、この統計関数を適用して、データモデルで観察されたパターンに基づいて定性的な応答を予測します。

クラスタリング

もう 1 つの重要な統計機能は、データサイエンティストが母集団を分離するのに役立ちます。たとえば、データサイエンティストは、クラスタリングを適用してさまざまな年齢層の顧客を分離し、ターゲットを絞った広告を実行して、コストを最小限に抑え、コンバージョン率を最大化できます。

それでは、データサイエンスに不可欠な学習リソースを以下で見つけてください。

無料のコースとビデオリソース

以下は、YouTube で利用できる無料のコースの一部です。また、無料の学習コンテンツを提供する主要な edTech プラットフォームもいくつか見つかります。

素晴らしい学習

この Great Learning YouTube ビデオコースを見て、データサイエンスにおける統計の必要性について学び始めましょう。このビデオは 7 時間 12 分にわたり、データサイエンスにとって重要な統計のさまざまな機能を説明しています。

たとえば、機械学習と統計の関係、データセットの種類、相関関係、確率論、二項分布などについて説明しています。

短期集中コース

YouTube チャンネルの CrashCourse 統計 CrashCourse は、データサイエンス志望者が統計を学ぶための優れた情報源です。データサイエンスと機械学習専用のすべての統計関数を説明する 44 のビデオコンテンツがあります。

体系的にレッスンを学ぶには、ビデオを表示順に見る必要があります。ビデオで説明されている統計問題を練習するために、紙とペンを用意して座ってください。

フリーコードキャンプ

データサイエンスの統計に関する大学のコースがどのようなものか知りたいですか? Free Code Camp が提供する YouTube の品質統計コースビデオをご覧ください。

レッスンを熱心に行うと、データを収集、要約、整理、および解釈するスキルを習得できます。また、ギグデータセットをまとめることもできます。

カーンアカデミー

統計に関するさらに別の精巧なオンライン学習コンテンツは、Khan Academy のこの YouTube ビデオです。

これは、統計のさまざまなトピックに関するビデオ講義の整理されたリストです。自由にアクセスできる 67 のビデオ講義があります。

マリンによる統計

Marin は、YouTube チャンネル MarinStatsLectures-R Programming & Statistics を利用して、データサイエンスの統計に関する徹底的なレクチャーシリーズを提供しています。

研究デザイン、分布、Z スコアなどの重要な統計機能をカバーする 50 の講義ビデオがあります。

365データサイエンス

統計の概要に関するこの 365 Data Science YouTube ビデオでは、データサイエンティストに必要な統計の必須機能について説明しています。

歪度、分散、測定レベル、数値変数などは、講義で取り上げるいくつかの注目すべき統計トピックです。

スタットクエスト

StatQuest の ML に関するこの無料の YouTube レクチャーを見て、統計関数を並べて適用することで機械学習を学びます。

この再生リストには 84 のビデオ講義があります。バイアス、分散、重回帰、ロジスティック回帰などの興味深い統計関数を学習します。

ユーダシティ

無料のリソースを利用して、新しいスキルの学習を開始するのは賢明なステップです。スキルを垣間見ることができ、それをうまく習得するために必要な努力を知ることができます。データサイエンスの統計を学習するには、この Udacity コースを同じように使用できます。

次のようなデータサイエンスに必要な統計関数を学習します。

確率
推定
データの関係を発見する
回帰分析
推論
正規分布と外れ値

コースは誰でも参加できます。代数の基本的な知識は、演習タスクを実行する際に役立ちます。

ベイジアン統計の概要: Udemy

ベイジアン統計は、仮説の確率を調べるための統計的推論方法です。データサイエンティストは、この統計関数をさまざまな方法で使用します。このUdemyコースをチェックすることで、コンセプト全体を無料で学ぶことができます.

14 のレクチャーを含む 4 つの簡潔なセクションでベイジアン統計を学びます。コースの所要時間は約 1 時間 18 分です。概念を記憶して理解するために、何度でもコースを受講できます。

統計入門: Coursera

これは、スタンフォード大学の同じ大学の学部によって教えられ、Coursera を介してオンラインで配信されるコースです。この無料のコースは、自分のペースでトレーニングできる教材でもあるため、スケジュールに応じて締め切りを変更できます。

主なコース内容は次のとおりです。

データ探索のための記述統計
データの収集とサンプリング
確率論
二項分布
回帰分析

すべてのレッスンを完了するには、約 15 時間かかります。最後に、修了証を取得します。

統計と確率: カーンアカデミー

データサイエンスの統計と確率を無料で学びたいですか? Khan Academy のこのゲーム化された学習コンテンツを試してみてください。コースの内容には、データサイエンスの確率と統計の基礎が含まれます。

このコンテンツには 16 のレッスンがあります。最後に、教えられたレッスンのスキルと知識をテストするためのコースチャレンジがあります. さらに、コースはビデオ講義によるレッスンを提供します。したがって、これは、オンザジョブの専門家に適した自分のペースで学習できるコースです。

Python を使用したデータサイエンスの統計: Coursera

この Coursera コースは、IBM によって提供されています。これは、データサイエンスのための統計のビルディングブロックの原則を学習する、非常に客観的なコースです。注目すべきコースのトピックは次のとおりです。

データ収集
データ要約のための記述統計
データの視覚化と表示
確率分布
仮説検定
分散分析または ANOVA
相関および回帰分析

コースの推定所要時間は 14 時間です。完全なオンラインで自分のペースで進められるコースなので、あなたが社会人であっても心配する必要はありません。

機械学習専門の数学: Coursera

数学は、機械学習、人工知能、データサイエンスと切り離すことはできません。このCourseraコースにサインアップすることで、上記のニッチで成功する専門家になるために必要なことを正確に学ぶことができます.

インペリアルカレッジオブロンドンは、主要なオンラインコースプラットフォームである Coursera を通じてこのコースを提供しています。ベテランインストラクター4名がお届けする3養成講座です。週 4 時間のトレーニングで、4 か月でトレーニングを完了できます。

有料オンラインコース

分野全体をカバーする包括的な学習コンテンツも探している場合は、有料の学習リソースがいくつかあります。

データサイエンスとデータ分析のための統計と数学: Udemy

確率論と統計を学び、ビジネス分析とデータサイエンス機能を適用したい場合は、この Udemy コースをチェックする必要があります。いくつかの注目すべき教訓は次のとおりです。

二乗平均平方根偏差 (RMSE)
平均絶対誤差 (MAE)
仮説検定
帰無仮説の有意性検定または p 値
タイプ I & タイプ II エラー
記述統計
確率論
多重線形回帰

これは、9 つのセクションにまたがる 91 のレクチャーを備えたマイペースのオンライントレーニングコースです。コースの推定所要時間は 11 時間 24 分です。

確率と統計のマスターになる: Udemy

理論を学ぶだけでは十分ではありません。自信をテストするには、サンプル問題と質問を練習する必要があります。したがって、このUdemyコースをチェックして、アイデアとサンプルの質問の両方を得ることができます. 主なコースのトピックは次のとおりです。

円グラフ、棒グラフ、ベン図、ドットプロット、ヒストグラムなどの重要なデータ視覚化ツール
Z スコア、標準偏差、正規分布、分散、平均を使用したデータの統計分布
回帰分析
データサンプリング
仮説検定

このコースは、10 のセクションと 141 の講義ビデオで構成されています。各セクションの終わりには、模擬試験もあります。コース全体の最後に、最終試験があります。

Python による統計の基礎: DataCamp

Python は、データサイエンスに欠かせないプログラミング言語です。したがって、Python コーディングを使用して統計を実装する方法を学ぶ必要があります。この DataCamp スキルトラックは、Python の観点から統計を学ぶのに役立ちます。すばらしいコース内容:

要約統計量と確率
ロジスティクスや線形回帰などの統計モデル
データサンプリング技術
仮説検定を実行して広範なデータセットから結論を出す

スキルトラック全体は 5 つのコースで構成されます。各コースの長さは 4 時間です。したがって、スキルトラックを完了するには 20 時間かかります。

R による統計の基礎: DataCamp

DataCamp のさらに別のスキルトラックは、R 言語を使用してデータサイエンスの統計を学習するのに役立ちます。 R は、データ視覚化グラフィックスおよび統計計算用の最も一般的なプログラミング言語です。主なスキルトラックのトピックは次のとおりです。

R での統計の概要
R での回帰分析の概要
R でのデータサンプリング
R での中間回帰
R での仮説検定

このスキルトラックの 5 つのコースはそれぞれ 4 時間で、合計の完了時間は 20 時間です。

アマゾンからの本

データサイエンスに不可欠な数学: Amazon

この本は、統計学は言うまでもなく、線形代数、微積分、確率など、必要なすべての数学トピックを見つけるための優れた情報源です。この本は、データサイエンスプロジェクトにおけるニューラルネットワーク、線形回帰、およびロジスティック回帰の適用について説明し、示しています。

プレビュー	製品	評価	価格
	データサイエンスに不可欠な数学: 基本的な線形代数、...	評価はまだありません	$45.32	アマゾンで購入

また、仮説検定と記述統計を適用して、広範なデータセットから統計的有意性を導き出し、p 値を解釈する方法も学びます。この本は、Kindle デバイス用の電子書籍と、物理的な本が好きな人向けのペーパーバックとして入手できます。

データサイエンティストのための実用的な統計: Amazon

この Amazon ブックから、Python と R プログラミング言語を簡単に使用して、データサイエンスとその実装に関する実用的な統計を学びます。著者は、データサイエンティストにとって統計のどの部分が必要で、どの部分が必要でないかを明確に説明しています。

プレビュー	製品	評価	価格
	データサイエンティストのための実用的な統計: R と Python を使用した 50 以上の基本概念	評価はまだありません	$23.90	アマゾンで購入

この本では、ランダムサンプリング、回帰分析、分類手法、機械学習手法などの重要な統計機能について説明します。この便利な本は、ペーパーバックコピー、スパイラルバインドコピー、または Kindle のデジタルコピーとして所有できます。

裸の統計: アマゾン

この本は、データサイエンスに不可欠な統計ツールを教えてくれます。回帰分析、相関関係、推論などの統計的概念を簡潔かつわかりやすく説明します。

プレビュー	製品	評価	価格
	裸の統計: データから恐怖を取り除きます	評価はまだありません	$11.69	アマゾンで購入

学習者のさまざまなニーズを調査し理解することで、Amazon はこの本を Kindle、ハードカバー、MP3 コンパクトディスク、ペーパーバック、オーディオブックなどの形式で提供できるようにしました。

結論

中級レベルまたは専門のデータサイエンティストであれば、データサイエンスにおける統計の重要性を既にご存じでしょう。この記事で概説したように、新卒者はそれを学ぶことができます。

データサイエンスに必要な統計のレッスンを知っていれば、統計全体を学習するために多くの月を費やすことになります。データサイエンティストになるために、上記のリソースの一部またはすべてを探索することで、この貴重な知識を見つけることができます。

ML モデルの強化学習にも興味があるかもしれません。