Наука про дані відкриває можливості для прибуткового використання величезних обсягів інформації, які накопичуються різними організаціями, від компаній до медичних установ. Ключовим елементом науки про дані є статистика, що ґрунтується на математичних принципах. Для того, щоб досягти успіху в цій сфері, необхідно ретельно вивчити статистичні методи.
У цій статті ми розглянемо ряд корисних відеоресурсів та онлайн-курсів, які допоможуть вам легко освоїти статистику, необхідну для роботи з даними. Продовжуйте читання, щоб зробити крок вперед у своїй подорожі світом науки про дані.
Чому вивчення статистики важливе для науки про дані?
Сайтами та додатками щохвилини збираються колосальні обсяги даних. Проте, ці дані залишаються беззмістовними до моменту виявлення закономірностей. Саме статистика дозволяє нам розкрити сенс необроблених даних, виявляючи приховані тенденції.
Коли аналітики даних отримують доступ до великих масивів інформації, вони використовують описову статистику для перетворення даних з опитувань або спостережень у зрозумілу форму, що дає цінні інсайти.
Наступним кроком є застосування статистичного висновування, яке дозволяє аналізувати невеликі фрагменти даних для отримання висновків про весь набір даних, наприклад, про населення країни.
Отже, знання статистики є необхідним для відповіді на такі важливі питання у науці про дані:
- Визначення ключових характеристик будь-якого набору даних або результатів опитування.
- Розробка ефективних стратегій розвитку продукту.
- Встановлення та моніторинг показників ефективності.
- Прогнозування майбутніх результатів проєкту.
- Фільтрація корисних даних від “шуму”.
Значення статистики в науці про дані
Очищення даних
Статистичні методи відіграють важливу роль у перевірці якості зібраних даних. За допомогою статистики, фахівці можуть виявляти та усувати “шум”, фальсифікації, нерелевантні та дублікатні дані. Таким чином, набори даних приводяться до структурованого вигляду, придатного для використання в алгоритмах машинного навчання.
Аналіз даних
Під час аналізу даних застосовуються різноманітні статистичні функції, такі як середнє значення, медіана, мода, дисперсія та розподіл. Крім того, статистика дозволяє прогнозувати майбутні результати на основі наявних моделей.
Статистика є ключем до розуміння даних, підвищення точності моделей та з’ясування причин формування певних значень у наборах даних.
Методи класифікації
Логістична регресія є одним з методів, що активно застосовується у дослідженнях. Фахівці з даних використовують її для прогнозування якісних показників на основі виявлених закономірностей в моделях даних.
Кластеризація
Ще одна важлива статистична функція – кластеризація, дозволяє розділяти набір даних на групи. Наприклад, аналітики даних можуть застосовувати кластеризацію для виділення різних вікових груп клієнтів з метою проведення цільової рекламної кампанії, мінімізуючи витрати та підвищуючи конверсію.
Далі ми розглянемо декілька ключових навчальних ресурсів для вивчення статистики в контексті науки про дані.
Безкоштовні курси та відеоматеріали
Нижче представлено добірку безкоштовних навчальних курсів, доступних на YouTube, а також кілька відомих освітніх платформ з безкоштовним навчальним контентом.
Great Learning
Рекомендуємо почати вивчення важливості статистики в науці про дані з перегляду відеокурсу від Great Learning на YouTube. Відео триває 7 годин 12 хвилин і детально пояснює різні аспекти статистики, важливі для цієї сфери.
Зокрема, у відео розглядається взаємозв’язок між машинним навчанням та статистикою, типи наборів даних, кореляція, теорія ймовірностей, біноміальний розподіл та інші теми.
CrashCourse
Канал CrashCourse на YouTube пропонує чудову серію відео про статистику. Вона містить 44 відео, що охоплюють усі необхідні статистичні функції, важливі для науки про дані та машинного навчання.
Для досягнення найкращого результату, рекомендується переглядати відео в порядку їх публікації. Забезпечте себе ручкою та папером для виконання практичних завдань, що обговорюються у відео.
Free Code Camp
Бажаєте дізнатися, як виглядає університетський курс статистики для науки про дані? Зверніть увагу на якісні відеоматеріали від Free Code Camp на YouTube.
Після ретельного вивчення матеріалу, ви зможете збирати, систематизувати, узагальнювати та інтерпретувати дані. Ви також набудете навичок для роботи з реальними наборами даних.
Академія Хана
Ще один детальний навчальний онлайн-ресурс зі статистики – відео від Khan Academy на YouTube.
Це структурований плейлист з відеолекціями на різні теми статистики. У вільному доступі знаходиться 67 відеолекцій.
Статистика від Марін
Марін, через свій YouTube-канал MarinStatsLectures-R Programming & Statistics, пропонує всебічну серію лекцій з статистики для науки про дані.
В наявності 50 відеолекцій, що охоплюють важливі статистичні функції, такі як дизайн дослідження, розподіли, Z-показники та багато іншого.
365 Data Science
Відео “Вступ до статистики” від 365 Data Science на YouTube охоплює основні статистичні поняття, необхідні для фахівців з обробки даних.
Зокрема, лекція розглядає такі теми як асиметрія, дисперсія, шкали вимірювання та числові змінні.
StatQuest
Навчіться застосовувати статистичні функції в контексті машинного навчання, переглянувши безкоштовну лекцію від StatQuest на YouTube.
Плейлист містить 84 відеолекції. Ви ознайомитесь з такими статистичними концепціями як зміщення, дисперсія, множинна регресія та логістична регресія.
Udacity
Розумним кроком на початку навчання є ознайомлення з безкоштовними ресурсами. Це допоможе вам зрозуміти сутність навичок та визначити зусилля, необхідні для їх успішного освоєння. Курс Udacity з вивчення статистики для науки про дані підійде для цієї мети.
Ви дізнаєтесь про необхідні статистичні функції для науки про дані, зокрема:
- Ймовірність
- Оцінювання
- Виявлення зв’язків у даних
- Регресійний аналіз
- Висновок
- Нормальний розподіл і викиди
Курс є відкритим для всіх. Базові знання алгебри будуть корисними для виконання практичних завдань.
Вступ до байєсівської статистики: Udemy
Байєсівська статистика є статистичним методом висновування для аналізу ймовірностей гіпотез. Фахівці з даних використовують її різними способами. Ви можете безкоштовно вивчити цю концепцію, переглянувши курс на Udemy.
Курс складається з 4 розділів та 14 лекцій. Загальна тривалість курсу становить близько 1 години 18 хвилин. Ви можете переглядати курс неодноразово, щоб закріпити розуміння концепцій.
Вступ до статистики: Coursera
Цей курс від Стенфордського університету, викладається викладачами цього ж університету та надається в онлайн форматі через платформу Coursera. Курс розроблений для самостійного навчання, що дозволяє вам адаптувати графік навчання до свого розкладу.
Основні теми курсу:
- Описова статистика для дослідження даних.
- Збір та вибірка даних.
- Теорія ймовірностей.
- Біноміальний розподіл.
- Регресійний аналіз.
На завершення курсу потрібно близько 15 годин. Після успішного завершення ви отримаєте сертифікат.
Статистика та ймовірність: Академія Хана
Бажаєте вивчити статистику та ймовірність для науки про дані безкоштовно? Спробуйте інтерактивний навчальний контент від Khan Academy. Курс охоплює основи ймовірності та статистики для науки про дані.
Курс складається з 16 уроків. Наприкінці є завдання, що дозволяють перевірити свої навички та знання. Курс проводиться у форматі відеолекцій. Це самостійний курс, що підходить для професіоналів, які вже працюють.
Статистика для Data Science з Python: Coursera
Цей курс на Coursera надається компанією IBM. Це практичний курс для вивчення основних принципів статистики для науки про дані. Основні теми:
- Збір даних.
- Описова статистика для узагальнення даних.
- Візуалізація та представлення даних.
- Розподіл ймовірностей.
- Перевірка гіпотез.
- Дисперсійний аналіз (ANOVA).
- Кореляційно-регресійний аналіз.
Орієнтовна тривалість курсу 14 годин. Він повністю онлайн, що робить його зручним для самостійного навчання.
Математика для машинного навчання Спеціалізація: Coursera
Математика є невід’ємною частиною машинного навчання, штучного інтелекту та науки про дані. Ви можете отримати необхідні знання для успішної роботи в цих сферах, зареєструвавшись на цей курс на Coursera.
Курс розроблений Імперським коледжем Лондона. Він складається з трьох навчальних модулів, які викладають чотири досвідчених інструктори. Навчання займе 4 місяці, за умови приділення 4 годин на тиждень.
Платні онлайн-курси
Якщо вас цікавить більш повний навчальний контент, пропонуємо кілька платних ресурсів:
Статистика та математика для науки про дані та аналізу даних: Udemy
Цей курс на Udemy підходить для тих, хто хоче вивчити теорію ймовірностей та статистику для застосування в бізнес-аналізі та науці про дані. Деякі з важливих тем:
- Середнє квадратичне відхилення (RMSE).
- Середня абсолютна похибка (MAE).
- Перевірка гіпотез.
- Перевірка значущості нульової гіпотези або p-значення.
- Помилки типу I та типу II.
- Описова статистика.
- Теорія ймовірностей.
- Множинна лінійна регресія.
Курс складається з 91 лекції, розділених на дев’ять розділів. Орієнтовна тривалість курсу 11 годин 24 хвилини.
Станьте майстром ймовірності та статистики: Udemy
Самого вивчення теорії недостатньо. Для закріплення навичок, необхідна практика. Цей курс на Udemy допоможе вам у цьому, надаючи теоретичні знання та практичні завдання. Ключові теми курсу:
- Основні інструменти візуалізації даних: кругові діаграми, гістограми, діаграми Венна, точкові діаграми тощо.
- Статистичний розподіл даних за допомогою Z-оцінки, стандартного відхилення, нормального розподілу, дисперсії та середнього значення.
- Регресійний аналіз.
- Вибірка даних.
- Перевірка гіпотез.
Курс складається з 10 розділів та 141 відеолекції. Наприкінці кожного розділу є практичне завдання. Завершує курс випускний іспит.
Основи статистики з Python: DataCamp
Python є важливою мовою програмування для науки про дані. Цей курс на DataCamp навчить вас застосовувати статистику за допомогою Python. Огляд тем:
- Зведена статистика та ймовірність.
- Статистичні моделі, такі як логістична та лінійна регресія.
- Методи вибірки даних.
- Отримання висновків з великих масивів даних за допомогою перевірки гіпотез.
Трек навичок складається з 5 курсів, кожен з яких триває 4 години. Загальний час проходження 20 годин.
Основи статистики з R: DataCamp
Ще один курс на DataCamp навчить вас статистиці для науки про дані, використовуючи мову R. R є популярною мовою для статистичних обчислень та візуалізації даних. Основні теми курсу:
- Вступ до статистики в R.
- Вступ до регресійного аналізу в R.
- Вибірка даних в R.
- Проміжна регресія в R.
- Перевірка гіпотез в R.
Курс складається з 5 модулів по 4 години кожен. Загальний час проходження 20 годин.
Книги з Amazon
Основна математика для науки про дані: Amazon
Ця книга охоплює усі необхідні математичні теми, такі як лінійна алгебра, обчислення, ймовірність та статистика. Книга демонструє застосування нейронних мереж, лінійної та логістичної регресії в проєктах з даними.
Ви також дізнаєтесь про статистичну значущість та інтерпретацію p-значень у великих наборах даних, використовуючи перевірку гіпотез та описову статистику. Книга доступна у форматах електронної книги для Kindle та в м’якій обкладинці.
Практична статистика для фахівців з обробки даних: Amazon
З цієї книги ви дізнаєтесь про практичну статистику для науки про дані та її реалізацію за допомогою Python і R. Автор чітко пояснює, які розділи статистики важливі для фахівців з обробки даних, а які ні.
Книга охоплює такі ключові статистичні функції, як випадкова вибірка, регресійний аналіз, методи класифікації та машинного навчання. Видання доступне у форматах м’якої обкладинки, спіральної палітурки та цифрового видання для Kindle.
Гола статистика: Amazon
Ця книга ознайомить вас з незамінними інструментами статистики для науки про дані. Ви отримаєте просте та зрозуміле пояснення таких концепцій, як регресійний аналіз, кореляція, висновок та багато іншого.
Враховуючи потреби різних учнів, Amazon пропонує цю книгу у форматах Kindle, твердої обкладинки, MP3-CD, м’якої обкладинки та аудіокниги.
Висновок
Якщо ви вже є фахівцем з обробки даних, ви, безсумнівно, розумієте важливість статистики в цій сфері. Ця стаття допоможе початківцям розпочати свій шлях у вивченні статистики для науки про дані.
Вивчивши необхідні статистичні концепції для науки про дані, ви заощадите багато часу, який би витратили на вивчення статистики в цілому. Зробіть свій крок уперед, вибравши будь-який з вищезазначених ресурсів, щоб стати успішним фахівцем з даних.
Можливо, вас також зацікавить навчання з підкріпленням для ваших моделей машинного навчання.