20 найкращих безкоштовних і платних ресурсів для вивчення статистики для Data Science

Наука про дані сприяє прибутковому використанню петабайтів даних розумними компаніями, фінансовими установами, медичними центрами тощо. А наука про дані базується на математичній дисципліні, статистиці. Отже, вивчайте статистику для науки про дані, щоб стати успішним науковцем з даних.

Ця стаття демонструє деякі відомі, стислі та стислі відеоресурси та онлайн-курси, які допоможуть вам без зусиль вивчити статистику даних. Читайте далі, щоб зробити крок вперед у своїй подорожі наукою про дані.

Чому вам варто вивчати статистику для науки про дані?

Веб-сайти та програми щосекунди збирають величезні обсяги даних. Але вони не мають жодного сенсу, поки не буде шаблону. Статистика допомагає зрозуміти необроблені дані, знаходячи закономірність.

Щойно дослідники даних отримують великі набори даних, вони застосовують описову статистику, щоб транскрибувати опитування чи спостереження у щось, що дає розуміння.

Потім дослідники даних використовують статистичні висновки, щоб проаналізувати невеликі частини всього набору даних, щоб пов’язати результати з джерелом набору даних, як-от населення країни.

Таким чином, вам потрібно вивчити статистику, щоб відповісти на такі запитання науки про дані:

  • Важливі особливості будь-якого набору даних або даних опитування
  • Шляхи проектування стратегії розвитку товару
  • Налаштування метрик ефективності та їх таблиць
  • Прогнозування очікуваних або загальних результатів проекту
  • Збереження дійсних даних і відкидання шуму

Важливість статистики в науці про дані

Очищення даних

Статистичні дані є потужними для перевірки, якщо дані були зібрані відповідно до плану опитування. Статистичні методи також допомагають науковцям усунути шум, фальсифіковані дані, нерелевантні дані та зайві дані. Таким чином, ці структуровані дані стають готовими як вхідні дані для будь-якої програми машинного навчання.

Аналіз даних

Під час аналізу даних ви повинні застосовувати такі статистичні функції, як середнє, медіана, мода, дисперсія та розподіл. Крім того, для прогнозування статистика допомагає передбачити конкретні результати на основі моделі даних.

Статистика є ключем до розуміння даних, покращення моделі даних і того, чому набір даних генерує певні значення.

Методи класифікації

Логістична регресія є одним із таких методів, який надмірно використовують дослідники даних. Вони застосовують цю статистичну функцію для прогнозування якісних відповідей на основі закономірностей, що спостерігаються в моделі даних.

Кластеризація

Ще одна важлива статистична функція допомагає фахівцям із обробки даних розділяти сукупність. Наприклад, спеціалісти з обробки даних можуть застосувати кластеризацію, щоб відокремити різні вікові групи клієнтів і запустити цільову рекламу, щоб мінімізувати витрати та збільшити коефіцієнт конверсії.

А тепер знайдіть нижче кілька основних навчальних ресурсів для науки про дані.

  Як видалити обліковий запис Reddit у програмі

Безкоштовні курси та відеоресурси

Нижче наведено кілька безкоштовних курсів, доступних на YouTube. Крім того, ви знайдете кілька найкращих платформ edTech, які пропонують безкоштовний навчальний контент.

Відмінне навчання

Почніть дізнаватися про потребу в статистиці в науці про дані, переглянувши цей відеокурс YouTube Great Learning. Відео триває 7 годин 12 хвилин і пояснює різні важливі функції статистики для науки про дані.

Наприклад, тут пояснюється зв’язок між машинним навчанням і статистикою, типами наборів даних, кореляцією, теорією ймовірностей, біноміальним розподілом тощо.

Прискорений курс

CrashCourse Statistics з YouTube-каналу CrashCourse є чудовим джерелом для тих, хто прагне вивчати дані. Існує 44 відеовмісту, в якому пояснюються всі статистичні функції, ексклюзивні для науки про дані та машинного навчання.

Для організованого засвоєння уроків потрібно дивитися відео в порядку їх появи. Ви можете сісти з ручкою та папером, щоб попрактикуватися у статистичних задачах, які обговорюються у відео.

Free Code Camp

Хочете знати, як виглядає університетський курс статистики для науки про дані? Перегляньте це якісне відео курсу статистики на YouTube, доступне Free Code Camp.

Після того, як ви старанно пройдете урок, ви навчитеся збирати, узагальнювати, систематизувати та інтерпретувати дані. Ви також зможете завершити набори даних для концертів.

Академія Хана

Ще один детальний навчальний онлайн-контент зі статистики – це відео YouTube від Khan Academy.

Це впорядкований список відеолекцій на різні теми статистики. У вільному доступі є 67 відеолекцій, доступ до яких завгодно.

Статистика Марина

Марін використовує YouTube-канал MarinStatsLectures-R Programming & Statistics і пропонує вичерпну серію лекцій зі статистики для науки про дані.

Є 50 відео лекцій, які охоплюють важливі статистичні функції, як-от дизайн дослідження, розподіл, Z-показники тощо.

365 Data Science

Це відео 365 Data Science на YouTube про Вступ до статистики охоплює необхідні функції статистики, необхідні для науковців із обробки даних.

Асиметрія, дисперсія, рівні вимірювання, числові змінні тощо є деякими відомими статистичними темами, які охоплюватиме лекція.

StatQuest

Навчіться машинному навчанню, застосовуючи статистичні функції пліч-о-пліч, переглянувши цю безкоштовну лекцію YouTube про машинне навчання від StatQuest.

У цьому списку відтворення 84 відеолекції. Ви дізнаєтеся про такі цікаві статистичні функції, як зміщення, дисперсія, множинна регресія та логістична регресія.

Udacity

Розумним кроком буде розпочати вивчення нових навичок, ознайомившись із безкоштовними ресурсами. Це допоможе вам отримати уявлення про навички та знати, які зусилля потрібні для їх успішного набуття. Щоб вивчити статистику для науки про дані, ви можете використовувати цей курс Udacity таким же чином.

Ви дізнаєтеся про необхідні статистичні функції для науки про дані, наприклад:

  • Ймовірність
  • Оцінка
  • Виявлення зв’язків у даних
  • Регресійний аналіз
  • Висновок
  • Нормальний розподіл і викиди

Курс відкритий для всіх. Базові знання з алгебри допоможуть у виконанні практичних завдань.

Вступ до байєсівської статистики: Udemy

Байєсовська статистика — це статистичний метод висновку для дослідження ймовірності гіпотези. Науковці даних використовують цю статистичну функцію різними способами. Ви можете безкоштовно вивчити всю концепцію, переглянувши цей курс Udemy.

Ви дізнаєтесь про байєсівську статистику в 4 стислих розділах, які містять 14 лекцій. Проходження курсу займе приблизно 1 годину 18 хвилин. Ви можете проходити курс скільки завгодно, щоб запам’ятати та зрозуміти концепції.

Вступ до статистики: Coursera

Це курс Стенфордського університету, який викладає факультет того ж університету та подається онлайн через Coursera. Цей безкоштовний курс також є навчальним матеріалом для самостійного навчання, тож ви можете змінювати дедлайни відповідно до свого розкладу.

  7 найкращих CRM-рішень для лікарень і медиків

Основний зміст курсу:

  • Описова статистика для дослідження даних
  • Збір і вибірка даних
  • Теорія ймовірностей
  • Біноміальний розподіл
  • Регресійний аналіз

На виконання всіх уроків знадобиться близько 15 годин. Нарешті, ви отримаєте сертифікат про успішне проходження.

Статистика та ймовірність: Академія Хана

Хочете безкоштовно вивчити статистику та ймовірність для науки про дані? Ви повинні спробувати цей гейміфікований навчальний контент від Khan Academy. Зміст курсу включає основи ймовірності та статистики для науки про дані.

У цьому змісті 16 уроків. Наприкінці є завдання курсу, щоб перевірити свої навички та знання викладених уроків. Крім того, курс проводить уроки за допомогою відеолекцій. Таким чином, це самостійний курс, який підходить для професіоналів на робочому місці.

Статистика для Data Science з Python: Coursera

Цей курс Coursera надала IBM. Це дуже об’єктивний курс, щоб вивчити основні принципи статистики для науки про дані. Відомі теми курсу:

  • Збір даних
  • Описова статистика для узагальнення даних
  • Візуалізація та відображення даних
  • Розподіл ймовірностей
  • перевірка гіпотези
  • Дисперсійний аналіз або ANOVA
  • Кореляційно-регресійний аналіз

Орієнтовний час проходження курсу – 14 годин. Не хвилюйтеся, якщо ви працюєте професіоналом, оскільки це повний онлайн-курс для самостійного навчання.

Математика для машинного навчання Спеціалізація: Coursera

Математика невіддільна від машинного навчання, штучного інтелекту та науки про дані. Ви можете дізнатися саме те, що вам потрібно, щоб стати успішним професіоналом у вищезазначених нішах, зареєструвавшись на цей курс Coursera.

Імперський коледж Лондона пропонує цей курс через Coursera, провідну платформу онлайн-курсів. Це 3 навчальні курси, які проводять чотири досвідчені інструктори. При 4 годинах на тиждень ви можете завершити навчання за 4 місяці.

Платні онлайн-курси

Якщо ви також шукаєте вичерпний навчальний контент, який охоплює всю дисципліну, ось кілька платних навчальних ресурсів для вас:

Статистика та математика для науки про дані та аналізу даних: Udemy

Якщо ви хочете вивчити теорію ймовірностей і статистику для застосування бізнес-аналізу та функцій науки про дані, вам слід ознайомитися з цим курсом Udemy. Ось кілька важливих уроків:

  • Середнє квадратичне відхилення (RMSE)
  • Середня абсолютна похибка (MAE)
  • Перевірка гіпотези
  • Перевірка значущості нульової гіпотези або p-значення
  • Помилка типу I та типу II
  • Описова статистика
  • Теорія ймовірностей
  • Множинна лінійна регресія

Це самостійний онлайн-курс із 91 лекцією, що охоплює дев’ять розділів. Орієнтовна тривалість курсу – 11 годин 24 хвилини.

Станьте майстром імовірності та статистики: Udemy

Вивчення теорій недостатньо. Щоб перевірити свою впевненість, вам потрібно відпрацювати приклади задач і запитань. Отже, ви можете переглянути цей курс Udemy, щоб отримати як ідеї, так і приклади запитань. Деякі з ключових тем курсу:

  • Основні інструменти візуалізації даних, як-от секторні діаграми, гістограми, діаграми Венна, точкові діаграми, гістограми тощо
  • Статистичний розподіл даних за допомогою Z-Score, стандартного відхилення, нормального розподілу, дисперсії та середнього значення
  • Регресійний аналіз
  • Вибірка даних
  • Перевірка гіпотези

Курс складається з 10 розділів і 141 відео лекцій. Наприкінці кожного розділу є також практичний тест. Наприкінці загального курсу проводиться випускний іспит.

Основи статистики з Python: DataCamp

Python є життєво важливою мовою програмування для науки про дані. Отже, вам потрібно навчитися реалізовувати статистику за допомогою кодування Python. Цей трек навичок DataCamp допоможе вам вивчити статистику з точки зору Python. Дивовижний зміст курсу:

  Як використовувати приховану функцію Chrome «Надіслати вкладку собі».

  • Зведена статистика та ймовірність
  • Статистичні моделі, такі як логістика та лінійна регресія
  • Техніка вибірки даних
  • Зробіть висновок на основі обширного набору даних, виконавши перевірку гіпотези

Весь трек навичок складається з 5 курсів. Кожен курс триває 4 години. Отже, щоб пройти трек навичок, потрібно 20 годин.

Основи статистики з R: DataCamp

Ще один трек навичок від DataCamp допоможе вам вивчити статистику для науки про дані за допомогою мови R. R є найпопулярнішою мовою програмування для графіки візуалізації даних і статистичних обчислень. Основні теми треку навичок:

  • Вступ до статистики в Р
  • Вступ до регресійного аналізу в R
  • Вибірка даних у R
  • Проміжна регресія в R
  • Перевірка гіпотези в R

5 курсів на цьому треку навичок тривають по 4 години кожен, а загальний час проходження становить 20.

Книги з Amazon

Основна математика для науки про дані: Amazon

Ця книга є чудовим джерелом для пошуку всіх необхідних математичних тем, таких як лінійна алгебра, обчислення, ймовірність і, не кажучи вже про статистику. У книзі пояснюється та демонструється застосування нейронних мереж, лінійної регресії та логістичної регресії в наукових проектах даних.

Ви також навчитеся отримувати статистичну значущість і інтерпретувати p-значення з великого набору даних, застосовуючи перевірку гіпотез і описову статистику. Книга доступна як електронна книга для пристроїв Kindle і м’яка обкладинка для тих, хто любить фізичні книги.

Практична статистика для спеціалістів із обробки даних: Amazon

Дізнайтеся про практичну статистику для науки про дані та її впровадження за допомогою мов програмування Python і R без зусиль із цієї книги Amazon. Автор чітко описує, яка частина статистики потрібна науковцям з даних, а яка ні.

У книзі розглядатимуться такі ключові статистичні функції, як випадкова вибірка, регресійний аналіз, методи класифікації та методи машинного навчання. Ви можете мати цю зручну книгу як копію в м’якій обкладинці, копію в спіральному палітурці або цифрову копію для Kindle.

Гола статистика: Amazon

Ця книга навчить вас незамінним інструментам статистики для науки про дані. Ви отримаєте коротке та легке для розуміння роз’яснення статистичних концепцій, таких як регресійний аналіз, кореляція, висновок тощо.

Вивчаючи та розуміючи різні потреби учнів, Amazon зробив цю книгу доступною у таких форматах, як Kindle, тверда обкладинка, компакт-диск MP3, м’яка обкладинка та аудіокнига.

Висновок

Якщо ви спеціаліст із обробки даних середнього рівня або експерт, ви вже знаєте важливість статистики для науки про дані. Щойно випускники можуть навчитися цьому, як описано вище в цій статті.

Знаючи, які уроки статистики потрібні для науки про дані, ви витратите багато місяців на вивчення статистики в цілому. Ви можете отримати ці цінні знання, вивчивши будь-який або всі вищезазначені ресурси, щоб стати науковцем даних.

Вас також може зацікавити навчання з підкріпленням для ваших моделей ML.