20 лучших бесплатных и платных ресурсов для изучения статистики для науки о данных

Наука о данных способствует прибыльному использованию петабайт данных интеллектуальными, коммерческими, финансовыми учреждениями, медицинскими центрами и т. д. А наука о данных опирается на математическую дисциплину, статистику. Следовательно, изучите статистику для науки о данных, чтобы стать успешным специалистом по данным.

В этой статье представлены некоторые известные, краткие и лаконичные видеоресурсы и онлайн-курсы, которые помогут вам без особых усилий изучить статистику по науке о данных. Читайте дальше, чтобы сделать шаг вперед в своем путешествии по науке о данных.

Почему вы должны изучать статистику для науки о данных?

Веб-сайты и приложения собирают огромные объемы данных каждую секунду. Но они не имеют никакого смысла, пока не будет шаблона. Статистика помогает разобраться в необработанных данных, найдя закономерность.

Как только специалисты по данным получают большие наборы данных, они применяют описательную статистику, чтобы транскрибировать опросы или наблюдения во что-то, что дает понимание.

Затем исследователи данных используют статистику логического вывода для анализа небольших частей всего набора данных, чтобы связать результаты с источником набора данных, например с населением в стране.

Таким образом, вам нужно изучить статистику, чтобы ответить на такие вопросы науки о данных, как:

• Важнейшие характеристики любого набора данных или данных опроса
• Способы разработки стратегии развития продукта
• Настройка показателей производительности и их таблиц
• Прогнозирование ожидаемых или общих результатов проекта
• Сохранение достоверных данных и отбрасывание шума

Важность статистики в науке о данных

Очистка данных

Статистические данные позволяют проверить, были ли данные собраны в соответствии с планом обследования. Статистические методы также помогают специалистам по данным устранять шум, фальсифицированные данные, нерелевантные данные и избыточные данные. Таким образом, эти структурированные данные становятся готовыми в качестве входных данных для любой программы машинного обучения.

Анализ данных

При анализе данных вы должны применять статистические функции, такие как среднее значение, медиана, мода, дисперсия и распределения. Кроме того, для прогнозирования статистика помогает прогнозировать конкретные результаты модели данных.

Статистика — это ключ к пониманию данных, улучшению модели данных и тому, почему набор данных генерирует определенные значения.

Методы классификации

Логистическая регрессия — один из таких методов, который чрезмерно используют специалисты по данным. Они применяют эту статистическую функцию для прогнозирования качественных ответов на основе закономерностей, наблюдаемых в модели данных.

Кластеризация

Еще одна важная статистическая функция помогает специалистам по данным разделять популяцию. Например, специалисты по обработке и анализу данных могут применять кластеризацию для разделения клиентов по разным возрастным группам и запускать таргетированную рекламу, чтобы минимизировать затраты и максимизировать коэффициент конверсии.

Теперь найдите ниже некоторые важные учебные ресурсы для науки о данных.

Бесплатные курсы и видеоресурсы

Ниже приведены некоторые бесплатные курсы, доступные на YouTube. Кроме того, вы найдете несколько ведущих платформ edTech, предлагающих бесплатный учебный контент.

Отличное обучение

Начните узнавать о необходимости статистики в науке о данных, посмотрев этот видеокурс Great Learning на YouTube. Видео длится 7 часов 12 минут и объясняет различные жизненно важные функции статистики для науки о данных.

Например, он объясняет связь между машинным обучением и статистикой, типы наборов данных, корреляцию, теорию вероятностей, биномиальное распределение и многое другое.

Ускоренный курс

Статистика CrashCourse с канала YouTube CrashCourse — отличный источник для изучения статистики для тех, кто занимается наукой о данных. Существует 44 видеоконтента, объясняющих все статистические функции, эксклюзивные для науки о данных и машинного обучения.

Вам нужно смотреть видео в порядке их появления, чтобы усваивать уроки организованно. Вы можете сесть с ручкой и бумагой, чтобы попрактиковаться в решении статистических задач, обсуждаемых в видеороликах.

Лагерь бесплатного кода

Хотите знать, как выглядит университетский курс по статистике для науки о данных? Посмотрите этот видеокурс по статистике качества на YouTube, предоставленный Free Code Camp.

Прилежно пройдя урок, вы освоите навыки сбора, обобщения, организации и интерпретации данных. Вы также сможете заключать наборы концертных данных.

Академия Хана

Еще одним подробным обучающим онлайн-контентом по статистике является это видео на YouTube от Академии Хана.

Это систематизированный список видеолекций по различным темам статистики. В свободном доступе есть 67 видеолекций, которые вы можете просматривать сколько угодно.

Статистика Марин

Марин заходит на YouTube-канал MarinStatsLectures-R Programming & Statistics и предлагает исчерпывающую серию лекций по статистике для науки о данных.

Есть 50 лекций, посвященных основным статистическим функциям, таким как дизайн исследования, распределение, Z-показатели и т. д.

365 Наука о данных

В этом видеоролике 365 Data Science на YouTube, посвященном введению в статистику, рассматриваются необходимые функции статистики, необходимые специалистам по обработке и анализу данных.

Асимметрия, дисперсия, уровни измерения, числовые переменные и т. д. — вот некоторые важные статистические темы, которые будут затронуты в лекции.

Статквест

Изучите машинное обучение, одновременно применяя статистические функции, посмотрев эту бесплатную лекцию на YouTube по машинному обучению от StatQuest.

В этом плейлисте 84 видеолекции. Вы изучите интересные статистические функции, такие как систематическая ошибка, дисперсия, множественная регрессия и логистическая регрессия.

Удасити

Это разумный шаг, чтобы начать изучать новый навык, используя некоторые бесплатные ресурсы. Это поможет вам получить представление о навыке и узнать, какие усилия необходимы для его успешного приобретения. Чтобы изучить статистику для науки о данных, вы можете использовать этот курс Udacity таким же образом.

Вы изучите необходимые статистические функции для науки о данных, такие как:

• Вероятность
• Предварительный расчет
• Обнаружение взаимосвязей в данных
• Регрессионный анализ
• Вывод
• Нормальное распределение и выбросы

Курс открыт для всех. Базовые знания алгебры пригодятся при выполнении практических заданий.

Введение в байесовскую статистику: Удеми

Байесовская статистика — это метод статистического вывода для изучения вероятности гипотезы. Специалисты по данным используют эту статистическую функцию по-разному. Вы можете бесплатно изучить всю концепцию, пройдя этот курс Udemy.

Вы изучите байесовскую статистику в 4 кратких разделах, содержащих 14 лекций. Прохождение курса займет около 1 часа 18 минут. Вы можете проходить курс так часто, как хотите, чтобы запомнить и понять концепции.

Введение в статистику: Coursera

Это курс Стэнфордского университета, который преподается преподавателями того же университета и проводится онлайн через Coursera. Этот бесплатный курс также является учебным материалом для самостоятельного обучения, так что вы можете изменить сроки в соответствии со своим расписанием.

Основное содержание курса:

• Описательная статистика для исследования данных
• Сбор и выборка данных
• Теория вероятности
• Биномиальное распределение
• Регрессионный анализ

На прохождение всех уроков уйдет около 15 часов. Наконец, вы получите сертификат об успешном завершении.

Статистика и вероятность: Академия Хана

Хотите бесплатно изучить статистику и вероятность для науки о данных? Вы должны попробовать этот игровой контент от Академии Хана. Содержание курса включает основы вероятности и статистики для науки о данных.

В этом содержании 16 уроков. В конце есть задача курса, чтобы проверить свои навыки и знание преподаваемых уроков. Кроме того, курс предлагает уроки в виде видеолекций. Таким образом, это самостоятельный курс, подходящий для профессионалов на рабочем месте.

Статистика для науки о данных с Python: Coursera

Этот курс Coursera был предоставлен IBM. Это очень объективный курс для изучения основных принципов статистики для науки о данных. Известные темы курса:

• Сбор данных
• Описательная статистика для обобщения данных
• Визуализация и отображение данных
• Распределения вероятностей
• проверка гипотезы
• Дисперсионный анализ или ANOVA
• Корреляционный и регрессионный анализ

Расчетное время прохождения курса 14 часов. Не беспокойтесь, если вы работаете профессионалом, так как это полный онлайн-курс для самостоятельного изучения.

Специализация «Математика для машинного обучения»: Coursera

Математика неотделима от машинного обучения, искусственного интеллекта и науки о данных. Вы можете узнать именно то, что вам нужно, чтобы стать успешным профессионалом в вышеуказанных нишах, записавшись на этот курс Coursera.

Имперский колледж Лондона предлагает этот курс через Coursera, ведущую платформу онлайн-курсов. Это 3 учебных курса, проводимых четырьмя инструкторами-ветеранами. При 4 часах в неделю вы можете пройти обучение за 4 месяца.

Платные онлайн-курсы

Если вы также ищете исчерпывающий учебный контент, охватывающий всю дисциплину, вот несколько платных учебных ресурсов для вас:

Статистика и математика для науки о данных и анализа данных: Udemy

Если вы хотите изучить теорию вероятности и статистику, чтобы применить функции бизнес-анализа и науки о данных, вы должны пройти этот курс Udemy. Некоторые важные уроки:

• Среднеквадратичное отклонение (RMSE)
• Средняя абсолютная ошибка (MAE)
• Проверка гипотезы
• Проверка значимости нулевой гипотезы или p-значение
• Ошибка первого и второго рода
• Описательная статистика
• Теория вероятности
• Множественная линейная регрессия

Это онлайн-курс для самостоятельного обучения, состоящий из 91 лекции, состоящей из девяти разделов. Предполагаемая продолжительность содержания курса составляет 11 часов 24 минуты.

Станьте мастером теории вероятностей и статистики: Udemy

Изучение теории недостаточно. Вам нужно попрактиковаться в примерах задач и вопросов, чтобы проверить свою уверенность. Следовательно, вы можете проверить этот курс Udemy, чтобы получить как идеи, так и примеры вопросов. Некоторые из ключевых тем курса:

• Основные инструменты визуализации данных, такие как круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы Венна, точечные диаграммы, гистограммы и многое другое.
• Статистическое распределение данных с использованием Z-Score, стандартного отклонения, нормального распределения, дисперсии и среднего
• Регрессионный анализ
• Выборка данных
• Проверка гипотезы

Курс состоит из 10 разделов и 141 лекционного видео. В конце каждого раздела также есть практический тест. По окончании общего курса проводится итоговый экзамен.

Основы статистики с Python: DataCamp

Python — жизненно важный язык программирования для науки о данных. Следовательно, вам нужно научиться реализовывать статистику с помощью кода Python. Этот трек навыков DataCamp может помочь вам изучить статистику с точки зрения Python. Удивительное содержание курса:

• Сводная статистика и вероятность
• Статистические модели, такие как логистика и линейная регрессия
• Методы выборки данных
• Сделайте вывод из обширного набора данных, выполнив проверку гипотезы

Весь трек навыков состоит из 5 курсов. Каждый курс длится 4 часа. Следовательно, для завершения трека навыков потребуется 20 часов.

Основы статистики с R: DataCamp

Еще один трек навыков от DataCamp поможет вам изучить статистику для науки о данных с использованием языка R. R — самый популярный язык программирования для графической визуализации данных и статистических вычислений. Ключевые темы трека навыков:

• Введение в статистику в R
• Введение в регрессионный анализ в R
• Выборка данных в R
• Промежуточная регрессия в R
• Проверка гипотез в R

5 курсов на этой дорожке навыков длятся по 4 часа каждый, а общее время прохождения — 20.

Книги с Амазонки

Основы математики для науки о данных: Amazon

Эта книга является отличным источником для поиска всех необходимых тем математики, таких как линейная алгебра, исчисление, вероятность и, не говоря уже о статистике. Книга объясняет и показывает применение нейронных сетей, линейной регрессии и логистической регрессии в проектах по науке о данных.

Предварительный просмотр	Товар	Рейтинг	Цена
	Необходимая математика для науки о данных: возьмите под контроль свои данные с помощью фундаментальной линейной алгебры,...	Оценок пока нет	45,32 доллара США	Купить на Амазоне

Вы также научитесь получать статистическую значимость и интерпретировать p-значения из обширного набора данных, применяя проверку гипотез и описательную статистику. Книга доступна в виде электронной книги для устройств Kindle и в мягкой обложке для тех, кто любит бумажные книги.

Практическая статистика для специалистов по данным: Amazon

Изучите практическую статистику для науки о данных и ее реализацию с помощью языка программирования Python и R из этой книги Amazon. Автор подробно описывает, какая часть статистики необходима специалистам по данным, а какая нет.

Предварительный просмотр	Товар	Рейтинг	Цена
	Практическая статистика для специалистов по данным: более 50 основных концепций использования R и Python	Оценок пока нет	23,90 доллара США	Купить на Амазоне

В книге будут рассмотрены ключевые статистические функции, такие как случайная выборка, регрессионный анализ, методы классификации и методы машинного обучения. Вы можете приобрести эту удобную книгу в мягкой обложке, в спиральном переплете или в цифровой копии для Kindle.

Голая статистика: Амазонка

Эта книга научит вас незаменимым инструментам статистики для науки о данных. Вы получите краткое и простое для понимания разъяснение статистических понятий, таких как регрессионный анализ, корреляция, вывод и многое другое.

Предварительный просмотр	Товар	Рейтинг	Цена
	Голая статистика: избавляемся от ужаса в данных	Оценок пока нет	$11,69	Купить на Амазоне

Изучая и понимая различные потребности учащихся, Amazon сделала эту книгу доступной в таких форматах, как Kindle, в твердом переплете, на компакт-диске в формате MP3, в мягкой обложке и в аудиокниге.

Вывод

Если вы специалист по данным среднего уровня или эксперт, вы уже знаете о важности статистики для науки о данных. Новые выпускники могут узнать об этом, как описано выше в этой статье.

Зная, какие уроки статистики необходимы для науки о данных, вы потратите много месяцев на изучение всей статистики. Вы можете получить эти ценные знания, изучив любой или все вышеперечисленные ресурсы, чтобы стать специалистом по данным.

Вас также может заинтересовать обучение с подкреплением для ваших моделей машинного обучения.