20 แหล่งข้อมูลฟรีและจ่ายเงินที่ดีที่สุดในการเรียนรู้สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยอำนวยความสะดวกในการใช้ข้อมูลระดับเพตะไบต์ที่สร้างผลกำไรโดยสมาร์ท ธุรกิจ สถาบันการเงิน ศูนย์ดูแลสุขภาพ และอื่นๆ และวิทยาศาสตร์ข้อมูลขับเคลื่อนโดยวินัยทางคณิตศาสตร์สถิติ ดังนั้นเรียนรู้สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ

บทความนี้แสดงแหล่งข้อมูลวิดีโอที่มีชื่อเสียง รวบรัด และรัดกุมและหลักสูตรออนไลน์ที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้สถิติวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย อ่านต่อเพื่อก้าวไปข้างหน้าในการเดินทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

ทำไมคุณควรเรียนรู้สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

เว็บไซต์และแอพกำลังรวบรวมข้อมูลปริมาณมหาศาลในแต่ละวินาที แต่พวกเขาไม่สมเหตุสมผลจนกว่าจะมีรูปแบบ สถิติช่วยให้คุณเข้าใจข้อมูลดิบได้โดยการค้นหารูปแบบ

เมื่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พวกเขาจะใช้สถิติเชิงพรรณนาเพื่อถ่ายทอดการสำรวจหรือการสังเกตเป็นสิ่งที่ให้ข้อมูลเชิงลึก

จากนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้สถิติอนุมานเพื่อวิเคราะห์ส่วนเล็กๆ ของชุดข้อมูลทั้งหมดเพื่อเชื่อมโยงสิ่งที่ค้นพบกับแหล่งที่มาของชุดข้อมูล เช่น ประชากรในประเทศ

ดังนั้น คุณต้องเรียนรู้สถิติเพื่อตอบคำถามวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น:

• คุณสมบัติที่สำคัญของชุดข้อมูลหรือข้อมูลการสำรวจใดๆ
• วิธีการออกแบบกลยุทธ์การพัฒนาผลิตภัณฑ์
• การตั้งค่าเมตริกประสิทธิภาพและตาราง
• การคาดคะเนผลลัพธ์ที่คาดหวังหรือผลลัพธ์ทั่วไปจากโครงการ
• เก็บข้อมูลที่ถูกต้องและทิ้งเสียงรบกวน

ความสำคัญของสถิติในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การล้างข้อมูล

สถิติมีประสิทธิภาพในการตรวจสอบว่าข้อมูลถูกเก็บรวบรวมตามแผนการสำรวจหรือไม่ วิธีการทางสถิติยังช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถขจัดเสียงรบกวน ข้อมูลปลอม ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และข้อมูลซ้ำซ้อน ดังนั้น ข้อมูลที่มีโครงสร้างนั้นจึงพร้อมเป็นอินพุตสำหรับโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องใดๆ

กำลังวิเคราะห์ข้อมูล

ในการวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องใช้ฟังก์ชันทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน โหมด ความแปรปรวน และการแจกแจง นอกจากนี้ สำหรับการพยากรณ์ สถิติช่วยในการทำนายผลลัพธ์เฉพาะจากแบบจำลองข้อมูล

สถิติเป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจข้อมูล การปรับปรุงแบบจำลองข้อมูล และสาเหตุที่ชุดข้อมูลสร้างค่าเฉพาะ

วิธีการจำแนกประเภท

การถดถอยโลจิสติกเป็นวิธีหนึ่งที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้มากเกินไป พวกเขาใช้ฟังก์ชันทางสถิตินี้เพื่อคาดการณ์การตอบสนองเชิงคุณภาพตามรูปแบบที่สังเกตได้ในแบบจำลองข้อมูล

การจัดกลุ่ม

ฟังก์ชันทางสถิติที่สำคัญอีกประการหนึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถแยกประชากรได้ ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้การจัดกลุ่มเพื่อแยกกลุ่มอายุของลูกค้าต่างๆ และเรียกใช้โฆษณาที่ตรงเป้าหมายเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มอัตราการแปลงสูงสุด

ตอนนี้ ค้นหาแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้านล่าง

หลักสูตรฟรีและทรัพยากรวิดีโอ

ต่อไปนี้เป็นหลักสูตรฟรีบางส่วนที่มีอยู่ใน YouTube นอกจากนี้ คุณยังจะได้พบกับแพลตฟอร์ม edTech ชั้นนำที่นำเสนอเนื้อหาการเรียนรู้ฟรี

การเรียนรู้ที่ดี

เริ่มเรียนรู้เกี่ยวกับความต้องการสถิติในวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยดูหลักสูตรวิดีโอการเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมของ YouTube วิดีโอนี้มีความยาว 7 ชั่วโมง 12 นาที ซึ่งอธิบายการทำงานที่สำคัญต่างๆ ของสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตัวอย่างเช่น จะอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงกับสถิติ ประเภทของชุดข้อมูล สหสัมพันธ์ ทฤษฎีความน่าจะเป็น การแจกแจงทวินาม และอื่นๆ

CrashCourse

CrashCourse Statistics จากช่อง YouTube CrashCourse เป็นแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้สนใจด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเรียนรู้สถิติ มีเนื้อหาวิดีโอ 44 รายการที่อธิบายฟังก์ชันทางสถิติทั้งหมดที่มีเฉพาะสำหรับวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณต้องดูวิดีโอตามลำดับรูปลักษณ์เพื่อเรียนรู้บทเรียนอย่างเป็นระบบ คุณอาจต้องการนั่งด้วยปากกาและกระดาษเพื่อฝึกฝนปัญหาทางสถิติที่กล่าวถึงในวิดีโอ

โค้ดแคมป์ฟรี

ต้องการทราบว่าหลักสูตรของมหาวิทยาลัยเกี่ยวกับสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีลักษณะอย่างไร? ดูวิดีโอหลักสูตรสถิติคุณภาพนี้บน YouTube ที่จัดทำโดย Free Code Camp

เมื่อคุณผ่านบทเรียนอย่างขยันขันแข็ง คุณจะได้เรียนรู้ทักษะในการรวบรวม สรุป จัดระเบียบ และตีความข้อมูล คุณจะสามารถสรุปชุดข้อมูลกิ๊กได้

Khan Academy

อีกเนื้อหาการเรียนรู้ออนไลน์ที่ซับซ้อนเกี่ยวกับสถิติคือวิดีโอ YouTube จาก Khan Academy

เป็นการจัดระเบียบรายการวิดีโอบรรยายในหัวข้อต่าง ๆ ของสถิติ มีวิดีโอบรรยาย 67 รายการให้คุณเข้าถึงได้อย่างอิสระเท่าที่คุณต้องการ

สถิติโดย Marin

Marin ดำเนินการในช่อง YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics และเสนอชุดการบรรยายอย่างละเอียดถี่ถ้วนเกี่ยวกับสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

มีวิดีโอบรรยาย 50 รายการที่ครอบคลุมฟังก์ชันทางสถิติที่สำคัญ เช่น การออกแบบการศึกษา การแจกแจง คะแนน Z เป็นต้น

365 Data Science

วิดีโอ YouTube Data Science 365 เรื่อง Introduction to Statistics ครอบคลุมฟังก์ชันที่จำเป็นของสถิติที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ความเบ้ ความแปรปรวน ระดับของการวัด ตัวแปรตัวเลข ฯลฯ เป็นหัวข้อทางสถิติที่โดดเด่นที่จะกล่าวถึงในการบรรยาย

StatQuest

เรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ฟังก์ชันทางสถิติเคียงข้างกันโดยรับชมการบรรยายฟรีบน YouTube เกี่ยวกับ ML จาก StatQuest

มีวิดีโอบรรยาย 84 รายการในเพลย์ลิสต์นี้ คุณจะได้เรียนรู้ฟังก์ชันทางสถิติที่น่าสนใจ เช่น ความเอนเอียง ความแปรปรวน การถดถอยพหุคูณ และการถดถอยโลจิสติก

ยูดาซิตี้

เป็นขั้นตอนที่ชาญฉลาดในการเริ่มต้นเรียนรู้ทักษะใหม่โดยใช้แหล่งข้อมูลฟรี ช่วยให้คุณมองเห็นทักษะและรู้ถึงความพยายามที่จำเป็นในการได้มาซึ่งทักษะนี้อย่างประสบความสำเร็จ หากต้องการเรียนรู้สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถใช้หลักสูตร Udacity นี้ในลักษณะเดียวกัน

คุณจะได้เรียนรู้ฟังก์ชันทางสถิติที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น

• ความน่าจะเป็น
• ประมาณการ
• การค้นพบความสัมพันธ์ในข้อมูล
• การวิเคราะห์การถดถอย
• การอนุมาน
• การแจกแจงแบบปกติและค่าผิดปกติ

หลักสูตรนี้เปิดให้ทุกคน ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับพีชคณิตจะเป็นประโยชน์ในการปฏิบัติงาน

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติแบบเบย์: Udemy

สถิติแบบเบย์เป็นวิธีอนุมานทางสถิติเพื่อสำรวจความน่าจะเป็นของสมมติฐาน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ฟังก์ชันทางสถิตินี้ในหลาย ๆ ด้าน คุณสามารถเรียนรู้แนวคิดทั้งหมดได้ฟรีโดยดูจากหลักสูตร Udemy นี้

คุณจะได้เรียนรู้สถิติแบบเบย์ใน 4 ส่วนที่กระชับซึ่งมีการบรรยาย 14 ครั้ง จะใช้เวลาประมาณ 1 ชั่วโมง 18 นาทีเพื่อจบหลักสูตร คุณสามารถข้ามหลักสูตรได้บ่อยเท่าที่คุณต้องการจดจำและเข้าใจแนวคิด

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติ: Coursera

เป็นหลักสูตรของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดที่สอนโดยคณาจารย์ในมหาวิทยาลัยเดียวกันและเผยแพร่ทางออนไลน์ผ่าน Coursera หลักสูตรที่ไม่เสียค่าใช้จ่ายนี้เป็นสื่อการฝึกอบรมด้วยตนเองเพื่อให้คุณสามารถเปลี่ยนกำหนดเวลาได้ตามกำหนดการของคุณ

เนื้อหาหลักสูตรที่สำคัญคือ:

• สถิติเชิงพรรณนาสำหรับการสำรวจข้อมูล
• การรวบรวมและสุ่มตัวอย่างข้อมูล
• ทฤษฎีความน่าจะเป็น
• การกระจายทวินาม
• การวิเคราะห์การถดถอย

จะใช้เวลาประมาณ 15 ชั่วโมงในการจบบทเรียนทั้งหมด ในที่สุด คุณจะได้รับใบรับรองสำหรับการสำเร็จหลักสูตร

สถิติและความน่าจะเป็น: Khan Academy

ต้องการเรียนรู้สถิติและความน่าจะเป็นของวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรีหรือไม่? คุณต้องลองใช้เนื้อหาการเรียนรู้แบบ gamified จาก Khan Academy เนื้อหาหลักสูตรประกอบด้วยพื้นฐานของความน่าจะเป็นและสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

มี 16 บทเรียนในเนื้อหานี้ ในท้ายที่สุด มีความท้าทายของหลักสูตรเพื่อทดสอบทักษะและความรู้ของคุณในบทเรียนที่สอน นอกจากนี้หลักสูตรยังนำเสนอบทเรียนผ่านการบรรยายด้วยวิดีโอ ดังนั้นจึงเป็นหลักสูตรที่เรียนรู้ด้วยตนเองซึ่งเหมาะสำหรับผู้ที่ปฏิบัติงานจริง

สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย Python: Coursera

หลักสูตร Coursera นี้จัดทำโดย IBM เป็นหลักสูตรที่มีวัตถุประสงค์สูงในการเรียนรู้หลักการสร้างสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล หัวข้อหลักสูตรที่โดดเด่นคือ:

• การรวบรวมข้อมูล
• สถิติเชิงพรรณนาสำหรับการสรุปข้อมูล
• การแสดงภาพและการแสดงข้อมูล
• การแจกแจงความน่าจะเป็น
• การทดสอบสมมติฐาน
• การวิเคราะห์ความแปรปรวนหรือ ANOVA
• การวิเคราะห์สหสัมพันธ์และการถดถอย

เวลาเรียนจบหลักสูตรโดยประมาณคือ 14 ชั่วโมง ไม่ต้องกังวลหากคุณเป็นมืออาชีพในการทำงาน เนื่องจากเป็นหลักสูตรออนไลน์แบบสมบูรณ์และเรียนรู้ด้วยตนเอง

คณิตศาสตร์สำหรับความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง: Coursera

คณิตศาสตร์ไม่สามารถแยกออกจากการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถเรียนรู้สิ่งที่คุณต้องการเพื่อให้กลายเป็นมืออาชีพที่ประสบความสำเร็จในด้านต่างๆ ด้านบนได้โดยการลงทะเบียนหลักสูตร Coursera นี้

Imperial College of London เปิดสอนหลักสูตรนี้ผ่าน Coursera ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มหลักสูตรออนไลน์ชั้นนำ เป็นหลักสูตรฝึกอบรมที่ 3 จัดทำโดยอาจารย์ผู้มีประสบการณ์สี่คน ที่ 4 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ คุณสามารถเสร็จสิ้นการฝึกอบรมใน 4 เดือน

หลักสูตรออนไลน์แบบชำระเงิน

หากคุณกำลังมองหาเนื้อหาการเรียนรู้ที่ครอบคลุมทุกสาขาวิชา ต่อไปนี้คือแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ที่มีค่าใช้จ่ายสำหรับคุณ:

สถิติและคณิตศาสตร์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล: Udemy

หากคุณต้องการเรียนรู้ทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติเพื่อใช้การวิเคราะห์ธุรกิจและฟังก์ชันวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องดูหลักสูตร Udemy นี้ บทเรียนที่โดดเด่นบางประการ ได้แก่ :

• ค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนกำลังสองของรูต (RMSE)
• ค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดแน่นอน (MAE)
• การทดสอบสมมติฐาน
• การทดสอบนัยสำคัญที่เป็น Null-hypothesis หรือ p-value
• ข้อผิดพลาดประเภท I & ประเภท II
• สถิติเชิงพรรณนา
• ทฤษฎีความน่าจะเป็น
• การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ

เป็นหลักสูตรฝึกอบรมออนไลน์ด้วยตนเอง โดยมีการบรรยาย 91 ครั้ง แบ่งเป็น 9 ส่วน ความยาวเนื้อหาหลักสูตรโดยประมาณคือ 11 ชั่วโมง 24 นาที

มาเป็นผู้ชำนาญด้านความน่าจะเป็นและสถิติ: Udemy

การเรียนรู้ทฤษฎีไม่เพียงพอ คุณต้องฝึกตัวอย่างปัญหาและคำถามเพื่อทดสอบความมั่นใจของคุณ ดังนั้น คุณสามารถตรวจสอบหลักสูตร Udemy นี้เพื่อรับทั้งแนวคิดและคำถามตัวอย่าง หัวข้อหลักสูตรที่สำคัญบางส่วน ได้แก่ :

• เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่จำเป็น เช่น แผนภูมิวงกลม กราฟแท่ง ไดอะแกรมเวนน์ แผนภาพจุด ฮิสโตแกรม และอื่นๆ
• การกระจายทางสถิติของข้อมูลโดยใช้คะแนน Z ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน การแจกแจงแบบปกติ ความแปรปรวน และค่าเฉลี่ย
• การวิเคราะห์การถดถอย
• การสุ่มตัวอย่างข้อมูล
• การทดสอบสมมติฐาน

หลักสูตรประกอบด้วย 10 ส่วนและวิดีโอบรรยาย 141 รายการ ในตอนท้ายของแต่ละส่วนมีการทดสอบการปฏิบัติด้วย ในตอนท้ายของหลักสูตรโดยรวมมีการสอบปลายภาค

สถิติพื้นฐานด้วย Python: DataCamp

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่สำคัญสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนั้น คุณต้องเรียนรู้วิธีใช้สถิติโดยใช้การเข้ารหัส Python แทร็กทักษะ DataCamp นี้สามารถช่วยให้คุณเรียนรู้สถิติจากมุมมองของ Python เนื้อหาหลักสูตรที่น่าทึ่ง:

• สรุปสถิติและความน่าจะเป็น
• แบบจำลองทางสถิติ เช่น ลอจิสติกส์และการถดถอยเชิงเส้น
• เทคนิคการสุ่มตัวอย่างข้อมูล
• สรุปจากชุดข้อมูลที่กว้างขวางโดยทำการทดสอบสมมติฐาน

แทร็กทักษะทั้งหมดประกอบด้วย 5 หลักสูตร แต่ละหลักสูตรมีความยาว 4 ชั่วโมง ดังนั้นจะใช้เวลา 20 ชั่วโมงในการติดตามทักษะ

สถิติพื้นฐานด้วย R: DataCamp

การติดตามทักษะอื่นจาก DataCamp ช่วยให้คุณเรียนรู้สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยใช้ภาษา R R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับกราฟิกการแสดงข้อมูลและการคำนวณทางสถิติ หัวข้อการติดตามทักษะที่สำคัญคือ:

• ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติใน R
• บทนำสู่การวิเคราะห์การถดถอยใน R
• การสุ่มตัวอย่างข้อมูลใน R
• การถดถอยขั้นกลางใน R
• การทดสอบสมมติฐานใน R

หลักสูตร 5 หลักสูตรในเส้นทางทักษะนี้ใช้เวลาเรียน 4 ชั่วโมง และเวลาเรียนจบทั้งหมด 20 ครั้ง

หนังสือจากอเมซอน

คณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: Amazon

หนังสือเล่มนี้เป็นแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยมในการค้นหาหัวข้อทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นทั้งหมด เช่น พีชคณิตเชิงเส้น แคลคูลัส ความน่าจะเป็น และสถิติไม่ต้องพูดถึง หนังสือเล่มนี้อธิบายและแสดงการประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม การถดถอยเชิงเส้น และการถดถอยโลจิสติกในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ดูตัวอย่าง	ผลิตภัณฑ์	เรตติ้ง	ราคา
	คณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ควบคุมข้อมูลของคุณด้วยพีชคณิตเชิงเส้นพื้นฐาน...	ยังไม่มีการให้คะแนน	$45.32	ซื้อใน Amazon

คุณจะได้เรียนรู้การหานัยสำคัญทางสถิติและตีความค่า p จากชุดข้อมูลที่กว้างขวางโดยใช้การทดสอบสมมติฐานและสถิติเชิงพรรณนา หนังสือเล่มนี้มีให้บริการในรูปแบบ eBook สำหรับอุปกรณ์ Kindle และหนังสือปกอ่อนสำหรับผู้ที่ชอบหนังสือที่จับต้องได้

สถิติเชิงปฏิบัติสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: Amazon

เรียนรู้สถิติเชิงปฏิบัติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการนำไปใช้โดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม Python และ R ได้อย่างง่ายดายจากหนังสือ Amazon เล่มนี้ ผู้เขียนอธิบายอย่างชัดเจนว่าส่วนใดของสถิติที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและส่วนใดที่ไม่มีความจำเป็น

ดูตัวอย่าง	ผลิตภัณฑ์	เรตติ้ง	ราคา
	สถิติเชิงปฏิบัติสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: 50+ แนวคิดที่สำคัญโดยใช้ R และ Python	ยังไม่มีการให้คะแนน	$23.90	ซื้อใน Amazon

หนังสือเล่มนี้จะครอบคลุมถึงฟังก์ชันทางสถิติที่สำคัญ เช่น การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม การวิเคราะห์การถดถอย เทคนิคการจำแนกประเภท และวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถเป็นเจ้าของหนังสือที่มีประโยชน์เล่มนี้เป็นสำเนาปกอ่อน สำเนาที่มีขอบเป็นเกลียว หรือสำเนาดิจิทัลสำหรับ Kindle

สถิติเปลือย: Amazon

หนังสือเล่มนี้จะสอนคุณถึงเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะได้รับคำอธิบายสั้น ๆ และเข้าใจง่ายของแนวคิดทางสถิติ เช่น การวิเคราะห์การถดถอย สหสัมพันธ์ การอนุมาน และอื่นๆ

ดูตัวอย่าง	ผลิตภัณฑ์	เรตติ้ง	ราคา
	สถิติเปลือย: ขจัดความกลัวออกจากข้อมูล	ยังไม่มีการให้คะแนน	$11.69	ซื้อใน Amazon

ด้วยการศึกษาและทำความเข้าใจความต้องการที่หลากหลายของผู้เรียน Amazon ได้จัดทำหนังสือเล่มนี้ในรูปแบบต่างๆ เช่น Kindle, ปกแข็ง, คอมแพคดิสก์ MP3, หนังสือปกอ่อน และหนังสือเสียง

บทสรุป

หากคุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับกลางหรือผู้เชี่ยวชาญ คุณรู้อยู่แล้วถึงความสำคัญของสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้สำเร็จการศึกษาใหม่สามารถเรียนรู้ว่าตามที่อธิบายไว้ข้างต้นในบทความนี้

เมื่อรู้ว่าบทเรียนสถิติใดที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะต้องใช้เวลาหลายเดือนในการเรียนรู้สถิติทั้งหมด คุณสามารถค้นหาความรู้อันมีค่านี้ได้โดยการสำรวจแหล่งข้อมูลด้านบนบางส่วนหรือทั้งหมดเพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล

คุณอาจสนใจเรียนรู้การเสริมแรงสำหรับโมเดล ML ของคุณ