Veri Bilimi İçin İstatistik Öğrenmek İçin En İyi 20 Ücretsiz ve Ücretli Kaynak

Veri bilimi, akıllı, işletmeler, finans kurumları, sağlık merkezleri ve daha fazlası tarafından petabaytlarca verinin karlı kullanımını kolaylaştırır. Ve veri bilimi, matematik disiplini olan istatistik tarafından desteklenmektedir. Bu nedenle, başarılı bir veri bilimcisi olmak için veri bilimi istatistiklerini öğrenin.

Bu makale, veri bilimi istatistiklerini zahmetsizce öğrenmenize yardımcı olacak bazı ünlü, kısa ve öz video kaynaklarını ve çevrimiçi kursları göstermektedir. Veri bilimi yolculuğunuzda bir adım öne geçmek için okumaya devam edin.

Neden Veri Bilimi İçin İstatistik Öğrenmelisiniz?

Web siteleri ve uygulamalar her saniye muazzam miktarda veri topluyor. Ama bir kalıp olana kadar hiçbir anlam ifade etmiyorlar. İstatistikler, bir kalıp bularak ham verileri anlamlandırmanıza yardımcı olur.

Veri bilimcileri büyük veri kümeleri elde ettikten sonra, anketleri veya gözlemleri içgörü sağlayan bir şeye dönüştürmek için tanımlayıcı istatistikler uygularlar.

Ardından, veri bilimcileri, bulguları bir ülkedeki nüfus gibi veri kümesinin kaynağıyla ilişkilendirmek için tüm veri kümesinin küçük parçalarını analiz etmek için çıkarımsal istatistikler kullanır.

Bu nedenle, aşağıdaki gibi veri bilimi sorularını yanıtlamak için istatistikleri öğrenmeniz gerekir:

• Herhangi bir veri kümesinin veya anket verisinin hayati özellikleri
• Ürün geliştirme stratejisi tasarlamanın yolları
• Performans metriklerini ve tablolarını ayarlama
• Bir projeden beklenen veya ortak sonuçları tahmin etme
• Geçerli verileri tutma ve gürültüyü atma

Veri Biliminde İstatistiğin Önemi

Veri Temizleme

İstatistikler, verilerin anket planına göre toplanıp toplanmadığını doğrulamak için güçlüdür. İstatistiksel yöntemler ayrıca veri bilimcilerinin gürültüyü, tahrif edilmiş verileri, alakasız verileri ve fazla verileri ortadan kaldırmasına yardımcı olur. Böylece bu yapılandırılmış veriler herhangi bir makine öğrenimi programı için girdi olarak hazır hale gelir.

Verileri Analiz Etme

Veri analizinde ortalama, medyan, mod, varyans ve dağılımlar gibi istatistiksel işlevleri uygulamanız gerekir. Ayrıca, tahmin için istatistikler, bir veri modelinden belirli sonuçların tahmin edilmesine yardımcı olur.

İstatistikler, verileri anlamanın, veri modelini geliştirmenin ve veri kümesinin neden belirli değerler ürettiğinin anahtarıdır.

Sınıflandırma Yöntemleri

Lojistik regresyon, veri bilimcilerinin aşırı derecede kullandığı yöntemlerden biridir. Veri modelinde gözlemlenen kalıplara dayalı olarak nitel yanıtları tahmin etmek için bu istatistiksel işlevi uygularlar.

kümeleme

Yine bir başka önemli istatistiksel işlev, veri bilimcilerinin bir popülasyonu ayırmasına yardımcı olur. Örneğin, veri bilimcileri, farklı yaş gruplarını ayırmak için kümeleme uygulayabilir ve maliyeti en aza indirmek ve dönüşüm oranını en üst düzeye çıkarmak için hedefli reklamlar yayınlayabilir.

Şimdi, veri bilimi için bazı temel öğrenme kaynaklarını aşağıda bulabilirsiniz.

Ücretsiz Kurslar ve Video Kaynakları

Aşağıdakiler, YouTube'da bulunan bazı ücretsiz kurslardır. Ayrıca, ücretsiz öğrenme içeriği sunan bazı en iyi edTech platformlarını bulacaksınız.

Harika Öğrenme

Bu Great Learning YouTube video kursunu izleyerek veri biliminde istatistik ihtiyacı hakkında bilgi edinmeye başlayın. 7 saat 12 dakika süren video, veri bilimi için istatistiklerin çeşitli hayati işlevlerini açıklıyor.

Örneğin, makine öğrenimi ve istatistik arasındaki ilişkiyi, veri kümesi türlerini, korelasyonu, olasılık teorisini, binom dağılımını ve daha fazlasını açıklar.

Yoğun program

YouTube kanalından CrashCourse İstatistikleri CrashCourse, veri bilimi adaylarının istatistik öğrenmesi için mükemmel bir kaynaktır. Veri bilimi ve makine öğrenimine özel tüm istatistiksel işlevleri açıklayan 44 video içeriği bulunmaktadır.

Dersleri düzenli bir şekilde öğrenmek için videoları görünüm sırasına göre izlemeniz gerekir. Videolarda tartışılan istatistiksel problemleri uygulamak için kalem ve kağıtla oturmak isteyebilirsiniz.

Ücretsiz Kod Kampı

Veri bilimi için istatistik üzerine bir üniversite kursunun neye benzediğini bilmek ister misiniz? Free Code Camp tarafından sunulan bu kaliteli istatistik kursu videosunu YouTube'da izleyin.

Dersi özenle tamamladıktan sonra, verileri toplama, özetleme, düzenleme ve yorumlama becerilerini öğreneceksiniz. Ayrıca gig veri kümelerini de sonuçlandırabileceksiniz.

Khan Academy

İstatistiklerle ilgili bir başka ayrıntılı çevrimiçi öğrenme içeriği, Khan Academy'den bu YouTube videosudur.

İstatistikle ilgili çeşitli konularda video derslerin organize edilmiş bir listesidir. İstediğiniz kadar ücretsiz olarak erişebileceğiniz 67 video ders var.

Marin'e göre istatistikler

Marin, YouTube kanalı MarinStatsLectures-R Programlama ve İstatistikleri kullanıyor ve veri bilimi için istatistikler üzerine kapsamlı bir ders dizisi sunuyor.

Çalışma tasarımları, dağılımlar, Z-Skorları vb. gibi temel istatistik işlevlerini kapsayan 50 ders videosu vardır.

365 Veri Bilimi

İstatistiklere Giriş konulu bu 365 Veri Bilimi YouTube videosu, veri bilimcileri için gerekli olan istatistiklerin gerekli işlevlerini kapsar.

Çarpıklık, varyans, ölçüm seviyeleri, sayısal değişkenler vb., dersin ele alacağı bazı dikkate değer istatistiksel konulardır.

StatQuest

StatQuest'ten ML ile ilgili bu ücretsiz YouTube dersini izleyerek istatistiksel işlevleri yan yana uygulayarak makine öğrenimini öğrenin.

Bu oynatma listesinde 84 video ders var. Önyargı, varyans, çoklu regresyon ve lojistik regresyon gibi ilginç istatistiksel işlevleri öğreneceksiniz.

Udacity

Bazı ücretsiz kaynaklardan geçerek yeni bir beceri öğrenmeye başlamak akıllıca bir adımdır. Beceri hakkında bir fikir edinmenize ve onu başarılı bir şekilde elde etmek için gereken çabaları bilmenize yardımcı olur. Veri bilimi istatistiklerini öğrenmek için bu Udacity kursunu aynı şekilde kullanabilirsiniz.

Aşağıdakiler gibi veri bilimi için gerekli istatistiksel işlevleri öğreneceksiniz:

• olasılık
• Tahmin
• Verilerdeki ilişkileri keşfetme
• Regresyon analizi
• çıkarım
• Normal dağılım ve aykırı değerler

Kurs herkese açıktır. Temel cebir bilgisi, alıştırma görevlerini yerine getirmede yardımcı olacaktır.

Bayes istatistiklerine giriş: Udemy

Bayes istatistikleri, bir hipotezin olasılığını araştırmak için istatistiksel bir çıkarım yöntemidir. Veri bilimcileri bu istatistiksel işlevi birçok şekilde kullanır. Bu Udemy kursuna göz atarak tüm konsepti ücretsiz öğrenebilirsiniz.

Bayes istatistiklerini 14 ders içeren 4 kısa bölümde öğreneceksiniz. Kursu tamamlamak yaklaşık 1 saat 18 dakika sürecektir. Kavramları ezberlemek ve anlamak için istediğiniz sıklıkta kursa gidebilirsiniz.

İstatistiklere Giriş: Coursera

Aynı üniversitenin bir fakültesi tarafından verilen ve Coursera aracılığıyla çevrimiçi olarak verilen bir Stanford Üniversitesi dersidir. Bu ücretsiz kurs aynı zamanda kendi hızınızda bir eğitim materyalidir, böylece son tarihleri ​​programınıza göre değiştirebilirsiniz.

Temel kurs içeriği:

• Veri keşfi için tanımlayıcı istatistikler
• Veri toplama ve örnekleme
• Olasılık teorisi
• Binom dağılımı
• Regresyon analizi

Tüm dersleri tamamlamak yaklaşık 15 saat sürecektir. Son olarak, başarılı bir şekilde tamamlama için bir sertifika kazanacaksınız.

İstatistik ve olasılık: Khan Academy

Ücretsiz olarak veri bilimi için istatistik ve olasılık öğrenmek ister misiniz? Khan Academy'nin bu oyunlaştırılmış öğrenme içeriğini denemelisiniz. Ders içeriği, veri bilimi için olasılık ve istatistiğin temellerini içerir.

Bu içerikte 16 ders bulunmaktadır. Sonunda, öğretilen derslerle ilgili becerilerinizi ve bilginizi test etmek için bir kurs mücadelesi var. Ayrıca, kurs video dersler yoluyla dersler vermektedir. Bu nedenle, iş başındaki profesyoneller için uygun, kendi hızında bir kurstur.

Python ile Veri Bilimi İstatistikleri: Coursera

Bu Coursera kursu IBM tarafından kullanıma sunulmuştur. Veri bilimi için istatistiğin yapı taşı ilkelerini öğrenmek için oldukça objektif bir derstir. Önemli kurs konuları şunlardır:

• Veri toplama
• Veri özetleme için tanımlayıcı istatistikler
• Verileri görselleştirme ve görüntüleme
• Olasılık dağılımları
• hipotez testi
• Varyans analizi veya ANOVA
• Korelasyon ve regresyon analizi

Tahmini kurs tamamlama süresi 14 saattir. Tam bir çevrimiçi ve kendi hızınızda bir kurs olduğu için çalışan bir profesyonelseniz endişelenmeyin.

Makine Öğrenimi Uzmanlığı için Matematik: Coursera

Matematik, makine öğrenimi, yapay zeka ve veri biliminden ayrılamaz. Bu Coursera kursuna kaydolarak yukarıdaki nişlerde başarılı bir profesyonel olmak için tam olarak neye ihtiyacınız olduğunu öğrenebilirsiniz.

Imperial College of London, bu kursu önde gelen çevrimiçi kurs platformu Coursera aracılığıyla sunmaktadır. Dört deneyimli eğitmen tarafından verilen 3 eğitim kursu. Haftada 4 saat olan eğitimi 4 ayda tamamlayabilirsiniz.

Ücretli Çevrimiçi Kurslar

Ayrıca tüm disiplini kapsayan kapsamlı öğrenme içeriği arıyorsanız, işte size bazı ücretli öğrenme kaynakları:

Veri Bilimi ve Veri Analitiği için İstatistik ve Matematik: Udemy

İş analizi ve veri bilimi işlevlerini uygulamak için olasılık teorisi ve istatistik öğrenmek istiyorsanız bu Udemy kursuna göz atmalısınız. Bazı önemli dersler şunlardır:

• Kök ortalama kare sapma (RMSE)
• Ortalama mutlak hata (MAE)
• Hipotez testi
• Boş hipotez anlamlılık testi veya p değeri
• Tip I ve tip II hata
• Tanımlayıcı istatistikler
• Olasılık teorisi
• Çoklu doğrusal gerileme

Dokuz bölüme yayılan 91 dersten oluşan, kendi hızınızda bir çevrimiçi eğitim kursudur. Tahmini kurs içeriği uzunluğu 11 saat 24 dakikadır.

Bir Olasılık ve İstatistik Ustası Olun: Udemy

Teorileri öğrenmek yeterli değildir. Güveninizi test etmek için örnek problemler ve sorular uygulamanız gerekir. Bu nedenle, hem fikir hem de örnek sorular almak için bu Udemy kursuna göz atabilirsiniz. Temel kurs konularından bazıları şunlardır:

• Pasta grafikler, çubuk grafikler, Venn diyagramları, nokta grafikleri, histogramlar ve daha fazlası gibi temel veri görselleştirme araçları
• Z-Skoru, standart sapma, normal dağılım, varyans ve ortalama kullanılarak verilerin istatistiksel dağılımı
• Regresyon analizi
• Veri örnekleme
• Hipotez testi

Kurs 10 bölüm ve 141 ders videosundan oluşmaktadır. Her bölümün sonunda bir de uygulama testi bulunmaktadır. Genel kursun sonunda bir final sınavı vardır.

Python ile Temel İstatistikler: DataCamp

Python, veri bilimi için hayati bir programlama dilidir. Bu nedenle, Python kodlamasını kullanarak istatistiklerin nasıl uygulanacağını öğrenmeniz gerekir. Bu DataCamp beceri yolu, Python'un bakış açısından istatistikleri öğrenmenize yardımcı olabilir. Harika kurs içeriği:

• Özet istatistikler ve olasılık
• Lojistik ve doğrusal regresyon gibi istatistiksel modeller
• Veri örnekleme teknikleri
• Bir hipotez testi yaparak kapsamlı bir veri setinden sonuca varın

Tüm beceri parkuru 5 dersten oluşur. Her bir kursun süresi 4 saattir. Bu nedenle, beceri parkurunu tamamlamak 20 saat sürecektir.

R: DataCamp ile İstatistik Temelleri

DataCamp'ın bir başka beceri yolu, R dilini kullanarak veri bilimi istatistiklerini öğrenmenize yardımcı olur. R, veri görselleştirme grafikleri ve istatistiksel hesaplama için en popüler programlama dilidir. Temel beceri izleme konuları şunlardır:

• R'de istatistiklere giriş
• R'de regresyon analizine giriş
• R'de veri örneklemesi
• R'de ara regresyon
• R'de hipotez testi

Bu beceri parkurundaki 5 kursun her biri 4 saattir ve toplam tamamlama süresi 20'dir.

Amazon'dan Kitaplar

Veri Bilimi için Temel Matematik: Amazon

Bu kitap lineer cebir, kalkülüs, olasılık ve istatistiğe ek olarak gerekli tüm matematik konularını bulmak için mükemmel bir kaynaktır. Kitap, veri bilimi projelerinde sinir ağları, doğrusal regresyon ve lojistik regresyon uygulamalarını açıklar ve gösterir.

Ön izleme	Ürün	Değerlendirme	Fiyat
	Veri Bilimi için Temel Matematik: Temel Doğrusal Cebir ile Verilerinizin Kontrolünü Elinize Alın,...	Henüz derecelendirme yok	45,32 $	Amazon'dan satın alın

Ayrıca, hipotez testi ve tanımlayıcı istatistikler uygulayarak kapsamlı bir veri setinden istatistiksel anlamlılık türetmeyi ve p-değerlerini yorumlamayı öğreneceksiniz. Kitap, Kindle cihazları için bir e-Kitap ve fiziksel kitaplardan hoşlananlar için ciltsiz kitap olarak mevcuttur.

Veri Bilimcileri için Pratik İstatistikler: Amazon

Bu Amazon kitabından zahmetsizce Python ve R programlama dilini kullanarak veri bilimi ve uygulaması için pratik istatistikleri öğrenin. Yazar, veri bilimcileri için istatistiğin hangi bölümünün gerekli olduğunu ve hangi bölümünün gerekli olmadığını açıkça tanımlar.

Ön izleme	Ürün	Değerlendirme	Fiyat
	Veri Bilimcileri için Pratik İstatistikler: R ve Python Kullanan 50'den Fazla Temel Kavram	Henüz derecelendirme yok	23.90 $	Amazon'dan satın alın

Kitap, rastgele örnekleme, regresyon analizi, sınıflandırma teknikleri ve makine öğrenimi yöntemleri gibi temel istatistik işlevlerini kapsayacaktır. Bu kullanışlı kitaba ciltsiz, spiral ciltli veya Kindle için dijital kopya olarak sahip olabilirsiniz.

Çıplak İstatistikler: Amazon

Bu kitap size veri bilimi için vazgeçilmez istatistiklerin araçlarını öğretiyor. Regresyon analizi, korelasyon, çıkarım ve daha fazlası gibi istatistiksel kavramların kısa ve anlaşılması kolay bir açıklamasını alacaksınız.

Ön izleme	Ürün	Değerlendirme	Fiyat
	Çıplak İstatistik: Verilerden Korkuyu Sökmek	Henüz derecelendirme yok	$11.69	Amazon'dan satın alın

Amazon, öğrencilerin çeşitli ihtiyaçlarını inceleyerek ve anlayarak bu kitabı Kindle, ciltli, MP3 kompakt disk, ciltsiz kitap ve Sesli Kitap gibi formatlarda kullanıma sunmuştur.

Çözüm

Orta düzey veya uzman bir veri bilimcisiyseniz, veri bilimi için istatistiklerin önemini zaten biliyorsunuzdur. Yeni mezunlar bunu yukarıda bu makalede anlatıldığı gibi öğrenebilirler.

Veri bilimi için hangi istatistik derslerinin gerekli olduğunu bilerek, istatistiklerin tamamını öğrenmek için aylarca yatırım yapacaksınız. Veri bilimcisi olmak için yukarıdaki kaynakların herhangi birini veya tümünü keşfederek bu değerli bilgiyi bulabilirsiniz.

Makine öğrenimi modelleriniz için pekiştirmeli öğrenme de ilginizi çekebilir.