Datavetenskap underlättar lönsam användning av petabyte data av smarta, företag, finansiella institutioner, vårdcentraler och mer. Och datavetenskap drivs av den matematiska disciplinen statistik. Lär dig därför statistik för datavetenskap för att bli en framgångsrik dataforskare.
Den här artikeln visar några kända, kortfattade och koncisa videoresurser och onlinekurser som hjälper dig att lära dig datavetenskaplig statistik utan ansträngning. Läs vidare för att komma ett steg framåt i din datavetenskapsresa.
Innehållsförteckning
Varför ska du lära dig statistik för datavetenskap?
Webbplatser och appar samlar in enorma mängder data varje sekund. Men de har ingen mening förrän det finns ett mönster. Statistik hjälper dig att förstå rådata genom att hitta ett mönster.
När datavetare får stora datamängder använder de beskrivande statistik för att transkribera undersökningarna eller observationerna till något som ger insikt.
Sedan använder dataforskare slutsatsstatistik för att analysera små delar av hela datamängden för att relatera resultaten till datasetets källa, som en befolkning i ett land.
Därför måste du lära dig statistik för att svara på datavetenskapliga frågor som:
- De vitala egenskaperna hos alla datauppsättningar eller undersökningsdata
- Sätt att utforma produktutvecklingsstrategi
- Ställa in prestandamått och deras tabeller
- Förutsäga förväntade eller vanliga resultat från ett projekt
- Behåller giltiga data och kasserar brus
Betydelsen av statistik i datavetenskap
Datarensning
Statistik är kraftfull för att validera om uppgifterna har samlats in enligt undersökningsplanen. Statistiska metoder hjälper också dataforskare att eliminera brus, förfalskade data, irrelevanta data och redundanta data. Således blir den strukturerade data redo som en ingång för alla maskininlärningsprogram.
Analysera data
I dataanalys måste du tillämpa statistiska funktioner som medelvärde, median, läge, varians och distributioner. För prognostisering hjälper statistik också till att förutsäga specifika utfall från en datamodell.
Statistik är nyckeln till att förstå data, förbättra datamodellen och varför datamängden har genererat specifika värden.
Klassificeringsmetoder
Logistisk regression är en sådan metod som datavetare använder överdrivet mycket. De tillämpar denna statistiska funktion för att prognostisera kvalitativa svar baserat på mönster som observerats i datamodellen.
Klustring
Ännu en viktig statistisk funktion hjälper dataforskare att segregera en befolkning. Dataforskare kan till exempel använda klustring för att separera olika åldersgrupper av kunder och köra riktade annonser för att minimera kostnaden och maximera omvandlingsfrekvensen.
Nedan hittar du några viktiga lärresurser för datavetenskap.
Gratis kurser och videoresurser
Följande är några gratiskurser som är tillgängliga på YouTube. Du kommer också att hitta några av de bästa edTech-plattformarna som erbjuder gratis inlärningsinnehåll.
Bra lärande
Börja lära dig om behovet av statistik inom datavetenskap genom att titta på denna YouTube-videokurs för Great Learning. Videon sträcker sig över 7 timmar och 12 minuter och förklarar olika viktiga funktioner för statistik för datavetenskap.
Till exempel förklarar den relationen mellan maskininlärning och statistik, typer av datamängder, korrelation, sannolikhetsteori, binomialfördelning och mer.
Snabbkurs
CrashCourse Statistics från YouTube-kanalen CrashCourse är en utmärkt källa för datavetenskapsaspiranter att lära sig statistik. Det finns 44 videoinnehåll som förklarar alla statistiska funktioner exklusivt för datavetenskap och maskininlärning.
Du måste titta på videorna i ordning efter deras utseende för att lära dig lektionerna på ett organiserat sätt. Du kanske vill sitta med penna och papper för att öva på de statistiska problemen som diskuteras i videorna.
Gratis kodläger
Vill du veta hur en universitetskurs i statistik för datavetenskap ser ut? Se den här kvalitetsstatistikkursvideon på YouTube tillgänglig av Free Code Camp.
När du har gått igenom lektionen noggrant kommer du att lära dig färdigheterna att samla in, sammanfatta, organisera och tolka data. Du kommer också att kunna avsluta speluppsättningar.
Khan akademin
Ytterligare ett utarbetat onlineinlärningsinnehåll om statistik är denna YouTube-video från Khan Academy.
Det är en organiserad lista med videoföreläsningar om olika ämnen av statistik. Det finns 67 videoföreläsningar fritt tillgängliga för att få tillgång till så mycket du vill.
Statistik av Marin
Marin går in på YouTube-kanalen MarinStatsLectures-R Programming & Statistics och erbjuder en uttömmande föreläsningsserie om statistik för datavetenskap.
Det finns 50 föreläsningsvideor som täcker viktiga statistikfunktioner som studiedesign, distributioner, Z-Scores, etc.
365 Datavetenskap
Denna 365 Data Science YouTube-video om Introduktion till statistik täcker de nödvändiga funktionerna i statistik som behövs för datavetare.
Skevhet, varians, mätnivåer, numeriska variabler, etc., är några anmärkningsvärda statistiska ämnen som föreläsningen kommer att täcka.
StatQuest
Lär dig maskininlärning genom att tillämpa statistiska funktioner sida vid sida genom att titta på denna kostnadsfria YouTube-föreläsning om ML från StatQuest.
Det finns 84 videoföreläsningar i den här spellistan. Du kommer att lära dig intressanta statistiska funktioner som bias, varians, multipel regression och logistisk regression.
Udacity
Det är ett smart steg att börja lära sig en ny färdighet genom att gå igenom några gratisresurser. Det hjälper dig att få en glimt av färdigheten och veta vilka ansträngningar som krävs för att förvärva den framgångsrikt. För att lära dig statistik för datavetenskap kan du använda denna Udacity-kurs på samma sätt.
Du kommer att lära dig de nödvändiga statistiska funktionerna för datavetenskap som:
- Sannolikhet
- Uppskattning
- Upptäcka samband i data
- Regressionsanalys
- Slutledning
- Normalfördelning och extremvärden
Kursen är öppen för alla. Grundläggande kunskaper i algebra kommer att vara till hjälp för att utföra övningsuppgifterna.
Introduktion till Bayesiansk statistik: Udemy
Bayesiansk statistik är en statistisk inferensmetod för att utforska sannolikheten för en hypotes. Dataforskare använder denna statistiska funktion på många sätt. Du kan lära dig hela konceptet gratis genom att kolla in den här Udemy-kursen.
Du kommer att lära dig Bayesiansk statistik i 4 kortfattade avsnitt innehållande 14 föreläsningar. Det tar cirka 1 timme och 18 minuter att genomföra kursen. Du kan gå igenom kursen så ofta du vill för att memorera och förstå begreppen.
Introduktion till statistik: Coursera
Det är en Stanford University-kurs som undervisas av en fakultet vid samma universitet och levereras online via Coursera. Den här kostnadsfria kursen är också utbildningsmaterial i egen takt så att du kan ändra deadlines enligt ditt schema.
Kursens nyckelinnehåll är:
- Beskrivande statistik för datautforskning
- Insamling och provtagning av data
- Sannolikhetsteori
- Binomial distribution
- Regressionsanalys
Det kommer att ta cirka 15 timmar att slutföra alla lektionerna. Slutligen får du ett certifikat för framgångsrikt genomförande.
Statistik och sannolikhet: Khan Academy
Vill du lära dig statistik och sannolikhet för datavetenskap gratis? Du måste prova detta spelifierade lärandeinnehåll från Khan Academy. Kursens innehåll innehåller grunderna för sannolikhet och statistik för datavetenskap.
Det finns 16 lektioner i detta innehåll. I slutändan finns det en kursutmaning för att testa dina färdigheter och kunskaper om lektionerna. Vidare ger kursen lektioner via videoföreläsningar. Därför är det en kurs i egen takt som lämpar sig för yrkesverksamma på jobbet.
Statistik för datavetenskap med Python: Coursera
Den här Coursera-kursen har gjorts tillgänglig av IBM. Det är en mycket objektiv kurs för att lära dig byggstensprinciperna för statistik för datavetenskap. Viktiga kursämnen är:
- Datainsamling
- Beskrivande statistik för datasammanfattning
- Visualisera och visa data
- Sannolikhetsfördelningar
- hypotesprövning
- Variansanalys eller ANOVA
- Korrelations- och regressionsanalys
Den beräknade genomgångstiden för kursen är 14 timmar. Oroa dig inte om du är ett professionellt proffs eftersom det är en komplett online-kurs i egen takt.
Matematik för maskininlärning Specialisering: Coursera
Matematik är oskiljaktigt från maskininlärning, artificiell intelligens och datavetenskap. Du kan lära dig exakt vad du behöver för att bli ett framgångsrikt proffs inom ovanstående nischer genom att anmäla dig till denna Coursera-kurs.
Imperial College of London erbjuder denna kurs genom Coursera, den ledande plattformen för onlinekurser. Det är en 3 utbildningskurs som levereras av fyra veteraninstruktörer. Med 4 timmar per vecka kan du genomföra utbildningen på 4 månader.
Betalda onlinekurser
Om du också letar efter uttömmande lärandeinnehåll som täcker hela disciplinen, här är några betalda lärresurser för dig:
Statistik och matematik för datavetenskap och dataanalys: Udemy
Om du vill lära dig sannolikhetsteori och statistik för att tillämpa affärsanalys och datavetenskapliga funktioner, måste du kolla in denna Udemy-kurs. Några anmärkningsvärda lektioner är:
- Root mean square deviation (RMSE)
- Genomsnittligt absolut fel (MAE)
- Hypotestestning
- Nollhypotes signifikanstestning eller p-värde
- Typ I & typ II fel
- Beskrivande statistik
- Sannolikhetsteori
- Multipel linjär regression
Det är en onlineutbildning i självgående tempo med 91 föreläsningar som spänner över nio avsnitt. Kursens beräknade längd är 11 timmar och 24 minuter.
Bli en sannolikhets- och statistikmästare: Udemy
Att lära sig teorierna räcker inte. Du måste öva på provproblem och frågor för att testa ditt självförtroende. Därför kan du kolla in den här Udemy-kursen för att få både idéer och exempel på frågor. Några av de viktigaste kursämnena är:
- Viktiga verktyg för datavisualisering som cirkeldiagram, stapeldiagram, Venn-diagram, punktdiagram, histogram och mer
- Statistisk fördelning av data med hjälp av Z-Score, standardavvikelse, normalfördelning, varians och medelvärde
- Regressionsanalys
- Datasampling
- Hypotestestning
Kursen består av 10 avsnitt och 141 föreläsningsfilmer. I slutet av varje avsnitt finns även ett övningsprov. I slutet av den övergripande kursen är det slutprov.
Grundläggande statistik med Python: DataCamp
Python är det viktiga programmeringsspråket för datavetenskap. Därför måste du lära dig hur du implementerar statistik med Python-kodning. Detta DataCamp-färdighetsspår kan hjälpa dig att lära dig statistik från Pythons perspektiv. Fantastiskt kursinnehåll:
- Sammanfattande statistik och sannolikhet
- Statistiska modeller som logistik och linjär regression
- Datasamplingstekniker
- Dra slutsatser från en omfattande datauppsättning genom att utföra ett hypotestest
Hela färdighetsspåret består av 5 banor. Varje kurs är 4 timmar lång. Därför skulle det ta 20 timmar att slutföra skicklighetsspåret.
Statistik Fundamentals med R: DataCamp
Ännu ett färdighetsspår från DataCamp hjälper dig att lära dig statistik för datavetenskap med R-språket. R är det mest populära programmeringsspråket för datavisualiseringsgrafik och statistisk beräkning. Viktiga ämnen för färdighetsspår är:
- Introduktion till statistik i R
- Introduktion till regressionsanalys i R
- Datasampling i R
- Intermediär regression i R
- Hypotestestning i R
De 5 kurserna på detta skicklighetsspår är 4 timmar vardera, och den totala genomgångstiden är 20.
Böcker från Amazon
Viktig matematik för datavetenskap: Amazon
Den här boken är en utmärkt källa för att hitta alla nödvändiga matematiska ämnen som linjär algebra, kalkyl, sannolikhet och för att inte tala om statistik. Boken förklarar och visar tillämpningen av neurala nätverk, linjär regression och logistisk regression i datavetenskapliga projekt.
Du kommer också att lära dig att härleda statistisk signifikans och tolka p-värden från en omfattande datauppsättning genom att tillämpa hypotestestning och beskrivande statistik. Boken finns som e-bok för Kindle-enheter och pocketbok för dig som gillar fysiska böcker.
Praktisk statistik för dataforskare: Amazon
Lär dig praktisk statistik för datavetenskap och dess implementering med Python och R programmeringsspråk utan ansträngning från denna Amazon-bok. Författaren beskriver uttryckligen vilken del av statistiken som är nödvändig för datavetare och vilken del som inte är det.
Boken kommer att täcka viktiga statistikfunktioner som slumpmässigt urval, regressionsanalys, klassificeringstekniker och maskininlärningsmetoder. Du kan äga den här praktiska boken som pocketkopia, spiralbunden kopia eller digital kopia för Kindle.
Naken statistik: Amazon
Den här boken lär dig de oumbärliga verktygen för statistik för datavetenskap. Du kommer att få ett kortfattat och lättförståeligt förtydligande av statistiska begrepp som regressionsanalys, korrelation, slutledning med mera.
Genom att studera och förstå olika behov hos eleverna har Amazon gjort den här boken tillgänglig i format som Kindle, inbunden, MP3-cd, pocket och ljudbok.
Slutsats
Om du är en datavetare på mellannivå eller expert, vet du redan vikten av statistik för datavetenskap. Nyutexaminerade kan lära sig det som beskrivs ovan i den här artikeln.
Genom att veta vilka statistiklektioner som krävs för datavetenskap kommer du att satsa många månader på att lära dig hela statistiken. Du kan hitta denna värdefulla kunskap genom att utforska någon eller alla av ovanstående resurser för att bli datavetare.
Du kanske också är intresserad av förstärkningsinlärning för dina ML-modeller.