Statistikens roll inom datavetenskap
Datavetenskapen möjliggör effektiv hantering av enorma datamängder, så kallade petabyte, för användning av smarta system, företag, finansinstitutioner, vårdgivare och många andra. Statistiken är den matematiska grunden för datavetenskapen. För att bli framgångsrik inom datavetenskap är det därför avgörande att behärska statistiska metoder.
Denna artikel lyfter fram några välkända och koncentrerade video- och onlinekurser som kan underlätta inlärningen av datavetenskaplig statistik. Läs vidare för att ta ett steg framåt på din datavetenskapliga resa.
Varför är statistik viktigt inom datavetenskap?
Varje sekund genereras enorma mängder data från webbplatser och applikationer. Men dessa data saknar betydelse utan meningsfulla mönster. Statistiken är verktyget som hjälper dig att tolka rådata genom att identifiera dessa mönster.
När datavetare hanterar stora datamängder använder de deskriptiv statistik för att omvandla undersökningar och observationer till användbar information.
Inferentiell statistik används sedan för att analysera mindre delar av hela datamängden, för att kunna dra slutsatser om källan till datamängden, till exempel en hel befolkning.
Därför är statistikkunskaper nödvändiga för att besvara viktiga datavetenskapliga frågor, såsom:
- De centrala egenskaperna hos en datamängd eller undersökningsdata
- Hur man utformar effektiva produktutvecklingsstrategier
- Hur man fastställer och tolkar prestandamått
- Hur man förutser vanliga resultat från projekt
- Hur man behåller relevant data och eliminerar irrelevant information
Statistikens betydelse inom datavetenskap
Dataförädling
Statistiska metoder är avgörande för att säkerställa att data har samlats in i enlighet med en undersökningsplan. De hjälper även till att eliminera brus, felaktig data och irrelevant eller redundant information. På så sätt kan strukturerad data förberedas för maskininlärningsapplikationer.
Analys av data
Inom dataanalys används statistiska funktioner som medelvärde, median, typvärde, varians och olika fördelningar. Statistik är också viktig för prognoser, där man förutspår specifika utfall baserat på en datamodell.
Statistiken är nyckeln till att förstå data, förbättra datamodeller och förklara varför en datamängd har gett specifika resultat.
Klassificeringsmetoder
Logistisk regression är en flitigt använd metod bland datavetare. Denna statistiska funktion används för att förutsäga kvalitativa svar baserat på mönster som identifierats i en datamodell.
Klusteranalys
Klusteranalys är ytterligare en viktig statistisk funktion som används för att dela in populationer i segment. Datavetare kan till exempel använda klusteranalys för att separera olika åldersgrupper av kunder, vilket gör det möjligt att rikta annonser mer effektivt och maximera avkastningen.
Nedan följer några resurser som kan vara till hjälp i din inlärningsprocess inom datavetenskap.
Kostnadsfria kurser och videor
Här är ett urval av kostnadsfria kurser som finns tillgängliga på YouTube och några ledande edTech-plattformar som erbjuder gratis läromedel.
Great Learning
Börja din inlärning genom att se denna YouTube-video från Great Learning som förklarar hur viktigt statistiken är för datavetenskapen. Videon är drygt 7 timmar och behandlar olika grundläggande statistiska funktioner för datavetenskap.
I videon förklaras relationen mellan maskininlärning och statistik, olika typer av datamängder, korrelation, sannolikhetsteori och binomialfördelning m.m.
Crash Course
CrashCourse Statistics från YouTube-kanalen CrashCourse är en fantastisk resurs för blivande datavetare som vill lära sig statistik. Det finns 44 videor som förklarar alla statistiska funktioner som är relevanta för datavetenskap och maskininlärning.
Det rekommenderas att titta på videorna i den ordning de publicerats för en organiserad inlärning. Ha gärna papper och penna till hands för att öva på de statistiska problem som tas upp i videorna.
Free Code Camp
Är du nyfiken på hur en universitetskurs i statistik för datavetenskap ser ut? Ta en titt på den här kvalitetskursen i statistik på YouTube som tillhandahålls av Free Code Camp.
Efter att ha genomgått denna kurs kommer du att ha kunskap om hur man samlar in, sammanfattar, organiserar och tolkar data. Du kommer också att lära dig hur man slutför speluppsättningar.
Khan Academy
Khan Academy erbjuder också ett omfattande online-läromedel i statistik som kan ses via en YouTube-video.
Det är en organiserad lista med videoföreläsningar som täcker olika områden inom statistiken. Här finns 67 fritt tillgängliga videoföreläsningar som du kan se så mycket du vill.
Statistik med Marin
Marin erbjuder en uttömmande föreläsningsserie om statistik för datavetenskap på sin YouTube-kanal, MarinStatsLectures-R Programming & Statistics.
Serien består av 50 föreläsningsvideor som täcker viktiga statistiska koncept som studiedesign, olika fördelningar och Z-poäng.
365 Data Science
365 Data Science har publicerat en YouTube-video om introduktion till statistik som tar upp de grundläggande statistiska begrepp som är viktiga för datavetare.
I denna föreläsning behandlas bland annat snedfördelning, varians, mätnivåer och numeriska variabler.
StatQuest
Lär dig maskininlärning genom att tillämpa statistiska funktioner parallellt genom att se StatQuests gratis YouTube-föreläsning om ML.
Spellistan innehåller 84 videoföreläsningar. Där får du lära dig intressanta statistiska funktioner så som bias, varians, multipel regression och logistisk regression.
Udacity
Det är en bra idé att börja lära sig något nytt genom att använda gratis resurser. Det ger en inblick i vad inlärningen innebär och vilka ansträngningar som krävs för att lyckas. Denna Udacity-kurs är perfekt för att studera statistik för datavetenskap.
Du kommer att lära dig nödvändiga statistiska funktioner för datavetenskap, som:
- Sannolikhet
- Estimering
- Att identifiera relationer i data
- Regressionsanalys
- Inferens
- Normalfördelning och extremvärden
Kursen är tillgänglig för alla. Grundläggande kunskaper i algebra är till hjälp för att genomföra övningarna.
Introduktion till Bayesiansk statistik: Udemy
Bayesiansk statistik är en metod för statistisk inferens som används för att undersöka sannolikheten för en hypotes. Datavetare använder denna statistiska funktion på många olika sätt. Du kan lära dig hela konceptet gratis genom att ta del av den här Udemy-kursen.
Du kommer att lära dig Bayesiansk statistik i 4 sammanfattande avsnitt som innehåller 14 föreläsningar. Det tar ungefär 1 timme och 18 minuter att slutföra kursen. Du kan gå igenom kursen så många gånger du vill för att memorera och förstå begreppen.
Introduktion till statistik: Coursera
Detta är en Stanford University-kurs som ges av fakulteten vid samma universitet och erbjuds online via Coursera. Denna kostnadsfria kurs är också självstudiebaserad så att du kan justera tidsfrister enligt ditt eget schema.
Kursens huvudområden är:
- Deskriptiv statistik för datautforskning
- Insamling och urval av data
- Sannolikhetsteori
- Binomialfördelning
- Regressionsanalys
Det tar ungefär 15 timmar att slutföra alla lektioner. Slutligen erhåller du ett certifikat för genomförd kurs.
Statistik och sannolikhet: Khan Academy
Vill du studera statistik och sannolikhet för datavetenskap helt kostnadsfritt? Då bör du testa detta spelifierade läromedel från Khan Academy. Kursens innehåll omfattar grunderna i sannolikhet och statistik för datavetenskap.
Innehållet består av 16 lektioner. I slutet finns en kursutmaning för att testa dina färdigheter och kunskaper inom ämnet. Kursen använder sig av videoföreläsningar, vilket gör det till en självstudiekurs som lämpar sig väl för yrkesverksamma.
Statistik för datavetenskap med Python: Coursera
Denna Coursera-kurs tillhandahålls av IBM. Det är en mycket fokuserad kurs där du lär dig de grundläggande principerna för statistik inom datavetenskap. Viktiga kursämnen är:
- Datainsamling
- Deskriptiv statistik för datasammanfattning
- Visualisering av data
- Sannolikhetsfördelningar
- Hypotesprövning
- Variansanalys (ANOVA)
- Korrelations- och regressionsanalys
Den beräknade tiden för kursen är 14 timmar. Den är helt online och anpassningsbar till ditt eget tempo, vilket passar perfekt för yrkesverksamma.
Matematik för maskininlärning Specialisering: Coursera
Matematiken är oskiljaktig från maskininlärning, artificiell intelligens och datavetenskap. Du kan lära dig exakt det du behöver för att bli framgångsrik inom dessa områden genom att gå den här Coursera-kursen.
Imperial College of London erbjuder denna kurs via Coursera, en ledande onlineplattform för kurser. Kursen är uppdelad i tre delar och undervisas av fyra erfarna instruktörer. Med 4 timmar i veckan kan du genomföra kursen på 4 månader.
Betalda onlinekurser
Om du även söker mer djupgående läromedel som täcker hela området, finns här några betalda resurser:
Statistik och matematik för datavetenskap och dataanalys: Udemy
Om du vill lära dig sannolikhetsteori och statistik för affärsanalys och datavetenskapliga funktioner, bör du kolla in denna Udemy-kurs. Några anmärkningsvärda lektioner är:
- Root mean square deviation (RMSE)
- Mean absolute error (MAE)
- Hypotesprövning
- Signifikanstestning med nollhypotes eller p-värde
- Typ I & typ II fel
- Deskriptiv statistik
- Sannolikhetsteori
- Multipel linjär regression
Det är en självstudiekurs med 91 föreläsningar som är indelade i nio avsnitt. Den uppskattade längden på kursen är 11 timmar och 24 minuter.
Bli mästare i sannolikhet och statistik: Udemy
Att lära sig teorin räcker inte. Du måste öva på problem och frågor för att testa dina kunskaper. Därför bör du överväga denna Udemy-kurs som ger både teori och exempel på olika frågor. Några av de viktigaste kursämnena är:
- Viktiga verktyg för datavisualisering, såsom cirkeldiagram, stapeldiagram, Venndiagram, punktdiagram, histogram och mycket mer
- Statistisk fördelning av data med hjälp av Z-poäng, standardavvikelse, normalfördelning, varians och medelvärde
- Regressionsanalys
- Datainsamling
- Hypotesprövning
Kursen består av 10 avsnitt och 141 föreläsningar. Det finns också ett övningstest i slutet av varje avsnitt, samt ett slutprov i slutet av kursen.
Statistikgrunder med Python: DataCamp
Python är det viktigaste programmeringsspråket för datavetenskap. Därför är det viktigt att lära sig implementera statistik med Python. Denna DataCamp-kurs kan hjälpa dig att lära dig statistik ur ett Python-perspektiv. Kursen innehåller bland annat följande:
- Sammanfattande statistik och sannolikhet
- Statistiska modeller såsom logistik och linjär regression
- Tekniker för datainsamling
- Dra slutsatser från omfattande datamängder genom att genomföra ett hypotesprövning
Kursen består av 5 delkurser, var och en på 4 timmar. Det skulle därför ta 20 timmar att slutföra hela kursen.
Statistikgrunder med R: DataCamp
Ytterligare en kurs från DataCamp hjälper dig att lära dig datavetenskaplig statistik med hjälp av programmeringsspråket R. R är ett mycket populärt programmeringsspråk för datavisualisering och statistisk beräkning. Viktiga områden för denna kurs är:
- Introduktion till statistik i R
- Introduktion till regressionsanalys i R
- Datainsamling i R
- Intermediär regression i R
- Hypotesprövning i R
De 5 delkurserna i denna kurs är 4 timmar långa vardera, och den totala tiden för genomförande är 20 timmar.
Böcker från Amazon
Viktig matematik för datavetenskap: Amazon
Den här boken är en bra resurs för att hitta alla viktiga matematiska områden såsom linjär algebra, kalkyl, sannolikhet och statistik. I boken förklaras och visas hur man tillämpar neurala nätverk, linjär regression och logistisk regression i datavetenskapliga projekt.
Du kommer även att lära dig hur man härleder statistisk signifikans och tolkar p-värden från en stor datamängd genom att tillämpa hypotesprövning och deskriptiv statistik. Boken finns som e-bok för Kindle-enheter, eller som pocketbok för dig som föredrar fysiska böcker.
Praktisk statistik för datavetare: Amazon
Lär dig praktisk statistik för datavetenskap och dess implementering med programmeringsspråken Python och R på ett enkelt sätt med hjälp av denna Amazon-bok. Författaren förklarar uttryckligen vilken del av statistiken som är nödvändig för datavetare och vilken del som inte är det.
Boken kommer att behandla viktiga statistiska funktioner som slumpmässigt urval, regressionsanalys, klassificeringstekniker och maskininlärningsmetoder. Boken finns som pocketbok, spiralbunden kopia eller digital kopia för Kindle.
Naken statistik: Amazon
Denna bok lär dig de oumbärliga verktygen inom statistik för datavetenskap. Du får en kortfattad och lättförståelig förklaring av statistiska begrepp som regressionsanalys, korrelation, inferens med mera.
För att tillgodose olika behov hos läsare har Amazon gjort den här boken tillgänglig i format som Kindle, inbunden, MP3-cd, pocketbok och ljudbok.
Sammanfattning
Om du är en datavetare på mellannivå eller expert, vet du redan vikten av statistik inom datavetenskap. Nyutexaminerade kan lära sig det som beskrivs i denna artikel.
Om du vet vilka statistikkunskaper som krävs för datavetenskap kan du planera din studietid på ett effektivt sätt. Du kan få denna värdefulla kunskap genom att utforska en eller flera av resurserna ovan för att bli en framgångsrik datavetare.
Du kanske också är intresserad av förstärkningsinlärning för dina ML-modeller.