學習數據科學統計學的 20 個最佳免費和付費資源

數據科學促進了智能、企業、金融機構、醫療中心等對 PB 數據的有利利用。 數據科學由數學學科、統計學提供支持。 因此，學習數據科學的統計學，成為一名成功的數據科學家。

本文展示了一些著名的、簡潔明了的視頻資源和在線課程，可幫助您輕鬆學習數據科學統計。 繼續閱讀，在您的數據科學之旅中領先一步。

為什麼要學習數據科學的統計學？

網站和應用程序每秒都在收集大量數據。 但在有模式之前，它們沒有任何意義。 統計數據可以幫助您通過尋找模式來理解原始數據。

一旦數據科學家獲得大數據集，他們就會應用描述性統計數據將調查或觀察結果轉化為提供洞察力的東西。

然後，數據科學家使用推論統計來分析整個數據集的一小部分，以將發現與數據集的來源聯繫起來，例如一個國家的人口。

因此，您需要學習統計學來回答數據科學問題，例如：

• 任何數據集或調查數據的重要特徵
• 設計產品開發策略的方法
• 設置性能指標及其表格
• 預測項目的預期或常見結果
• 保留有效數據並丟棄噪聲

統計學在數據科學中的重要性

數據清理

統計數據對於驗證數據是否根據調查計劃收集非常有用。 統計方法還可以幫助數據科學家消除噪音、偽造數據、不相關數據和冗餘數據。 因此，結構化數據可以作為任何機器學習程序的輸入。

分析數據

在數據分析中，您必須應用均值、中位數、眾數、方差和分佈等統計函數。 此外，對於預測，統計數據有助於預測數據模型的特定結果。

統計數據是理解數據、改進數據模型以及數據集為何產生特定值的關鍵。

分類方法

邏輯回歸是數據科學家過度使用的一種方法。 他們根據數據模型中觀察到的模式應用此統計函數來預測定性響應。

聚類

還有一個重要的統計功能可以幫助數據科學家區分人群。 例如，數據科學家可以應用聚類來隔離不同年齡段的客戶並投放有針對性的廣告，以最大限度地降低成本並提高轉化率。

現在，在下面找到一些數據科學的基本學習資源。

免費課程和視頻資源

以下是 YouTube 上提供的一些免費課程。 此外，您還會發現一些提供免費學習內容的頂級 edTech 平台。

偉大的學習

通過觀看這個 Great Learning YouTube 視頻課程，開始了解數據科學中對統計數據的需求。 該視頻時長 7 小時 12 分鐘，解釋了數據科學統計的各種重要功能。

例如，它解釋了機器學習和統計學之間的關係、數據集的類型、相關性、概率論、二項分佈等等。

速成班

YouTube 頻道 CrashCourse 的 CrashCourse 統計數據是數據科學有志者學習統計數據的絕佳來源。 有 44 個視頻內容解釋了數據科學和機器學習專有的所有統計功能。

您需要按照視頻出現的順序觀看視頻，以便有組織地學習課程。 您可能想坐在筆和紙上練習視頻中討論的統計問題。

免費代碼營

想知道關於數據科學統計學的大學課程是什麼樣的嗎？ 在 YouTube 上觀看由 Free Code Camp 提供的質量統計課程視頻。

一旦你認真完成課程，你將學習收集、總結、組織和解釋數據的技能。 您還可以總結演出數據集。

可汗學院

另一個詳細的統計在線學習內容是可汗學院的 YouTube 視頻。

它是有關統計各種主題的視頻講座的組織列表。 有 67 個免費視頻講座可供您隨意訪問。

馬林的統計數據

Marin 訪問 YouTube 頻道 MarinStatsLectures-R Programming & Statistics 並提供有關數據科學統計的詳盡系列講座。

有 50 個講座視頻，涵蓋基本的統計功能，如研究設計、分佈、Z 分數等。

365 數據科學

這個關於統計簡介的 365 Data Science YouTube 視頻涵蓋了數據科學家所需的統計功能。

偏度、方差、測量水平、數值變量等，是講座將涵蓋的一些值得注意的統計主題。

統計任務

觀看來自 StatQuest 的關於 ML 的免費 YouTube 講座，通過並排應用統計函數來學習機器學習。

此播放列表中有 84 個視頻講座。 您將學習有趣的統計函數，如偏差、方差、多元回歸和邏輯回歸。

優達學城

通過一些免費資源開始學習新技能是明智的一步。 它可以幫助您了解技能並了解成功獲得技能所需的努力。 要學習數據科學的統計學，你可以以同樣的方式使用這個 Udacity 課程。

您將學習數據科學所需的統計函數，例如：

• 可能性
• 估計
• 發現數據中的關係
• 回歸分析
• 推理
• 正態分佈和異常值

該課程對所有人開放。 代數的基本知識將有助於執行練習任務。

貝葉斯統計簡介：Udemy

貝葉斯統計是一種探索假設概率的統計推斷方法。 數據科學家以多種方式使用此統計功能。 您可以通過查看此 Udemy 課程免費學習整個概念。

您將在包含 14 個講座的 4 個簡潔部分中學習貝葉斯統計。 完成課程大約需要 1 小時 18 分鐘。 您可以隨時復習課程，以記住和理解這些概念。

統計學導論：Coursera

這是斯坦福大學的一門課程，由同一所大學的教員教授，並通過 Coursera 在線授課。 此免費課程也是自定進度的培訓材料，因此您可以根據自己的日程安排更改截止日期。

主要課程內容是：

• 數據探索的描述性統計
• 收集和採樣數據
• 概率論
• 二項分佈
• 回歸分析

完成所有課程大約需要 15 個小時。 最後，您將獲得成功完成的證書。

統計和概率：可汗學院

想免費學習數據科學的統計和概率嗎？ 您必須嘗試可汗學院的遊戲化學習內容。 課程內容包括數據科學概率和統計學的基礎知識。

本內容共有 16 節課。 最後，有一個課程挑戰來測試您對所教課程的技能和知識。 此外，該課程通過視頻講座提供課程。 因此，這是一門適合在職專業人士的自定進度課程。

使用 Python 進行數據科學統計：Coursera

IBM 已提供此 Coursera 課程。 這是一門學習數據科學統計學基礎原理的高度客觀的課程。 值得注意的課程主題是：

• 數據收集
• 數據匯總的描述性統計
• 可視化和顯示數據
• 概率分佈
• 假設檢驗
• 方差分析或方差分析
• 相關和回歸分析

預計課程完成時間為 14 小時。 如果您是一名在職專業人士，請不要擔心，因為它是一門完整的在線自學課程。

機器學習專業數學：Coursera

數學離不開機器學習、人工智能和數據科學。 通過註冊此 Coursera 課程，您可以準確了解成為上述領域中成功專業人士所需的知識。

倫敦帝國理工學院通過領先的在線課程平台 Coursera 提供該課程。 這是一個由四位資深教練提供的3個培訓課程。 每週 4 小時，您可以在 4 個月內完成培訓。

付費在線課程

如果您還在尋找涵蓋整個學科的詳盡學習內容，這裡有一些付費學習資源供您使用：

數據科學和數據分析的統計和數學：Udemy

如果你想學習概率論和統計學來應用商業分析和數據科學功能，你必須看看這個 Udemy 課程。 一些值得注意的教訓是：

• 均方根偏差 (RMSE)
• 平均絕對誤差 (MAE)
• 假設檢驗
• 零假設顯著性檢驗或 p 值
• I型和II型錯誤
• 描述性統計
• 概率論
• 多元線性回歸

這是一個自定進度的在線培訓課程，包含 91 個講座，涵蓋 9 個部分。 預計課程內容長度為 11 小時 24 分鐘。

成為概率與統計大師：Udemy

學習理論是不夠的。 您需要練習示例問題和問題來測試您的信心。 因此，您可以查看此 Udemy 課程以獲取想法和示例問題。 一些關鍵的課程主題是：

• 基本數據可視化工具，如餅圖、條形圖、維恩圖、點圖、直方圖等
• 使用 Z 分數、標準差、正態分佈、方差和均值對數據進行統計分佈
• 回歸分析
• 數據採樣
• 假設檢驗

該課程由10個部分和141個講座視頻組成。 在每個部分的最後，還有一個練習測試。 在整個課程結束時，有一個期末考試。

Python 統計基礎知識：DataCamp

Python 是數據科學的重要編程語言。 因此，您需要學習如何使用 Python 編碼實現統計。 這個 DataCamp 技能課程可以幫助您從 Python 的角度學習統計數據。 精彩的課程內容：

• 匯總統計和概率
• 統計模型，如物流和線性回歸
• 數據採樣技術
• 通過執行假設檢驗從廣泛的數據集中得出結論

整個技能軌道由 5 門課程組成。 每門課程時長為 4 小時。 因此，完成技能軌道需要 20 個小時。

R 統計基礎知識：DataCamp

DataCamp 的另一個技能軌道可幫助您使用 R 語言學習數據科學的統計數據。 R 是用於數據可視化圖形和統計計算的最流行的編程語言。 關鍵技能跟踪主題是：

• R中的統計介紹
• R中的回歸分析簡介
• R中的數據採樣
• R中的中間回歸
• R中的假設檢驗

該技能賽道上的 5 門課程每門 4 小時，總完成時間為 20 小時。

來自亞馬遜的書籍

數據科學基礎數學：亞馬遜

這本書是一個很好的資源，可以找到所有必需的數學主題，比如線性代數、微積分、概率，更不用說統計了。 這本書解釋並展示了神經網絡、線性回歸和邏輯回歸在數據科學項目中的應用。

預習	產品	評分	價格
	數據科學的基本數學：使用基本線性代數控制您的數據，...	暫無評分	45.32 美元	在亞馬遜上購買

您還將學習通過應用假設檢驗和描述性統計從廣泛的數據集中推導統計顯著性和解釋 p 值。 這本書可作為 Kindle 設備的電子書和喜歡實體書的人的平裝本。

數據科學家實用統計：亞馬遜

從這本亞馬遜書籍中輕鬆學習數據科學的實用統計及其使用 Python 和 R 編程語言的實施。 作者明確描述了數據科學家需要哪些統計數據，哪些不需要。

預習	產品	評分	價格
	數據科學家實用統計：使用 R 和 Python 的 50 多個基本概念	暫無評分	23.90 美元	在亞馬遜上購買

本書將涵蓋關鍵的統計功能，如隨機抽樣、回歸分析、分類技術和機器學習方法。 您可以將這本方便的書作為平裝本、螺旋裝訂本或 Kindle 數字副本擁有。

裸體統計：亞馬遜

本書教你數據科學中不可或缺的統計工具。 您將獲得對回歸分析、相關性、推理等統計概念的簡要且易於理解的說明。

預習	產品	評分	價格
	赤裸裸的統計數據：從數據中去除恐懼	暫無評分	11.69 美元	在亞馬遜上購買

通過研究和了解學習者的各種需求，亞馬遜將本書提供為 Kindle、精裝、MP3 光盤、平裝本和有聲讀物等格式。

結論

如果您是中級或專家級數據科學家，您已經知道統計數據對數據科學的重要性。 應屆畢業生可以按照本文上述內容進行學習。

了解數據科學需要哪些統計課程後，您將投入大量時間學習整個統計數據。 您可以通過探索上述任何或所有資源來找到這些寶貴的知識，從而成為一名數據科學家。

您可能還對 ML 模型的強化學習感興趣。