20 beste kostenlose und kostenpflichtige Ressourcen zum Erlernen von Statistik für Data Science

Data Science ermöglicht die profitable Nutzung von Petabytes an Daten durch intelligente Unternehmen, Finanzinstitute, Gesundheitszentren und viele mehr. Und die Datenwissenschaft wird von der mathematischen Disziplin, der Statistik, angetrieben. Lernen Sie daher Statistik für Data Science, um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu werden.

In diesem Artikel werden einige berühmte, prägnante und übersichtliche Videoressourcen und Online-Kurse vorgestellt, mit denen Sie mühelos Statistiken für Data Science lernen können. Lesen Sie weiter, um auf Ihrer Reise in die Datenwissenschaft einen Schritt weiter zu kommen.

Warum sollten Sie Statistik für Data Science lernen?

Websites und Apps sammeln jede Sekunde enorme Mengen an Daten. Aber sie ergeben erst dann einen Sinn, wenn es ein Muster gibt. Statistik hilft Ihnen dabei, aus Rohdaten einen Sinn zu machen, indem Sie ein Muster finden.

Sobald Datenwissenschaftler große Datensätze erhalten, wenden Sie sich an deskriptive Statistiken, um die Umfragen oder Beobachtungen in etwas umzuwandeln, das einen Einblick gewährt.

Anschließend analysieren Datenwissenschaftler mit Hilfe der Inferenzstatistik kleine Teile des gesamten Datensatzes, um die Ergebnisse mit der Quelle des Datensatzes, z.B. der Bevölkerung eines Landes, in Verbindung zu bringen.

Sie müssen auch Statistik lernen, um datenwissenschaftliche Fragen zu beantworten wie:

• Die wichtigsten Merkmale eines Datensatzes oder von Umfragedaten
• Wege zur Gestaltung der Produktentwicklungsstrategie
• Einrichten von Leistungskennzahlen und deren Tabellen
• Vorhersage von erwarteten oder allgemeinen Ergebnissen eines Projekts
• Beibehaltung gültiger Daten und Aussortieren von Rauschen

Die Bedeutung der Statistik in der Datenwissenschaft

Bereinigung von Daten

Statistiken sind sehr hilfreich, um zu überprüfen, ob die Daten entsprechend dem Erhebungsplan gesammelt wurden. Statistische Methoden helfen Datenwissenschaftlern auch dabei, Rauschen, gefälschte Daten, irrelevante Daten und redundante Daten zu eliminieren. Auf diese Weise werden die strukturierten Daten zur Eingabe für jeden maschinelles Lernprogramm bereit.

Analysieren von Daten

Bei der Datenanalyse müssen Sie statistische Funktionen wie Mittelwert, Median, Modus, Varianz und Verteilungen anwenden. Auch bei der Vorhersage hilft die Statistik, bestimmte Ergebnisse aus einem Datenmodell vorherzusagen.

Statistik ist der Schlüssel zum Verständnis der Daten, zur Verbesserung des Datenmodells und dazu, warum der Datensatz bestimmte Werte erzeugt hat.

Klassifizierungsmethoden

Die logistische Regression ist eine solche Methode, die Datenwissenschaftler ausgiebig nutzen. Sie wenden diese statistische Funktion an, um qualitative Antworten auf der Grundlage von im Datenmodell beobachteten Mustern vorherzusagen.

Clustering

Eine weitere wichtige statistische Funktion hilft Datenwissenschaftlern dabei, eine Population abzugrenzen. Datenwissenschaftler können zum Beispiel Clustering anwenden, um verschiedene Altersgruppen von Kunden zu trennen und gezielte Werbung zu schalten, um die Kosten zu minimieren und die Konversionsrate zu maximieren.

Im Folgenden finden Sie einige wichtige Lernressourcen für Data Science.

Kostenlose Kurse und Video-Ressourcen

Im Folgenden finden Sie einige kostenlose Kurse, die auf YouTube verfügbar sind. Außerdem finden Sie einige Top-EdTech-Plattformen, die kostenlose Lerninhalte anbieten.

Großartiges Lernen

Beginnen Sie damit, etwas über die Notwendigkeit von Statistiken in der Datenwissenschaft zu lernen, indem Sie sich diesen YouTube-Videokurs von Großes Lernen ansehen. Das Video erstreckt sich über 7 Stunden und 12 Minuten und erklärt verschiedene wichtige Funktionen der Statistik für die Datenwissenschaft.

Es erklärt zum Beispiel die Beziehung zwischen maschinelles Lernen und Statistik, Arten von Datensätzen, Korrelation, Wahrscheinlichkeitstheorie, Binomialverteilung und mehr.

CrashKurs

CrashKurs Statistik vom YouTube-Kanal CrashKurs ist eine ausgezeichnete Quelle für angehende Datenwissenschaftler, um Statistik zu lernen. In 44 Videos werden alle statistischen Funktionen erklärt, die ausschließlich für Data Science und maschinelles Lernen relevant sind.

Schauen Sie sich die Videos in der Reihenfolge ihres Erscheinens an, um die Lektionen auf organisierte Weise zu lernen. Vielleicht möchten Sie sich mit Stift und Papier hinsetzen, um die in den Videos besprochenen statistischen Probleme zu üben.

Kostenloses Code Camp

Möchten Sie wissen, wie ein Universitätskurs über Statistik für Datenwissenschaft aussieht? Sehen Sie sich dieses hochwertige Statistikkurs-Video auf YouTube an, das von Kostenloses Code-Camp zur Verfügung gestellt wird.

Wenn Sie die Lektion fleißig durcharbeiten, werden Sie die Fähigkeiten erlernen, Daten zu sammeln, zusammenzufassen, zu organisieren und zu interpretieren. Sie werden auch in der Lage sein, gigantische Datensätze zu erstellen.

Khan Akademie

Ein weiterer ausführlicher Online-Lerninhalt zum Thema Statistik ist dieses YouTube-Video von Khan Akademie.

Es handelt sich um eine organisierte Liste von Videovorlesungen zu verschiedenen Themen der Statistik. Sie können auf 67 Videovorlesungen zugreifen, so viel Sie wollen.

Statistik von Marin

Marin betreibt den YouTube-Kanal MarinStatsLectures-R Programming & Statistics und bietet eine ausführliche Vorlesungsreihe über Statistik für Data Science.

Es gibt 50 Vorlesungsvideos zu grundlegenden Statistikfunktionen wie Studiendesigns, Verteilungen, Z-Scores usw.

365 Datenwissenschaft

Dieses YouTube-Video von 365 Datenwissenschaft zum Thema Einführung in die Statistik behandelt die erforderlichen Funktionen der Statistik, die für Datenwissenschaftler benötigt werden.

Schiefe, Varianz, Messniveaus, numerische Variablen usw. sind einige bemerkenswerte statistische Themen, die in der Vorlesung behandelt werden.

StatQuest

Lernen Sie maschinelles Lernen, indem Sie statistische Funktionen Seite an Seite anwenden, indem Sie sich diesen kostenlosen YouTube-Vortrag über ML von StatQuest ansehen.

Diese Wiedergabeliste enthält 84 Videovorlesungen. Sie werden interessante statistische Funktionen wie Verzerrung, Varianz, multiple Regression und logistische Regression kennenlernen.

Udacity

Es ist ein kluger Schritt, mit dem Erlernen einer neuen Fähigkeit zu beginnen, indem Sie sich einige kostenlose Ressourcen ansehen. So können Sie sich einen Eindruck von der Fähigkeit verschaffen und wissen, welcher Aufwand nötig ist, um sie erfolgreich zu erlernen. Um Statistik für Data Science zu lernen, können Sie diese Udacity-Kurs auf die gleiche Weise nutzen.

Sie lernen die für die Datenwissenschaft erforderlichen statistischen Funktionen wie:

• Wahrscheinlichkeit
• Schätzung
• Entdeckung von Beziehungen in Daten
• Regressionsanalyse
• Inferenz
• Normalverteilung und Ausreißer

Der Kurs ist für alle offen. Grundkenntnisse in Algebra sind bei der Bearbeitung der Übungsaufgaben hilfreich.

Einführung in die Bayessche Statistik: Udemy

Die Bayes'sche Statistik ist eine statistische Inferenzmethode zur Untersuchung der Wahrscheinlichkeit einer Hypothese. Datenwissenschaftler nutzen diese statistische Funktion in vielerlei Hinsicht. In dieser Udemy-Kurs können Sie das gesamte Konzept kostenlos erlernen.

Sie lernen Bayes'sche Statistik in 4 kurzen Abschnitten mit 14 Vorlesungen. Sie benötigen etwa 1 Stunde und 18 Minuten, um den Kurs abzuschließen. Sie können den Kurs so oft wiederholen, wie Sie wollen, um sich die Konzepte einzuprägen und zu verstehen.

Einführung in die Statistik: Coursera

Es handelt sich um einen Kurs der Stanford University, der von einer Fakultät derselben Universität unterrichtet wird und online über Coursera angeboten wird. Auch bei diesem kostenlosen Kurs handelt es sich um Schulungsmaterial zum Selbststudium, so dass Sie die Termine nach Ihrem Zeitplan ändern können.

Die wichtigsten Kursinhalte sind:

• Deskriptive Statistik für die Datenexploration
• Sammeln von Daten und Stichproben
• Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Binomialverteilung
• Regressionsanalyse

Sie werden etwa 15 Stunden brauchen, um alle Lektionen zu absolvieren. Am Ende erhalten Sie ein Zertifikat für den erfolgreichen Abschluss.

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung: Khan Akademie

Möchten Sie kostenlos Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für Data Science lernen? Dann sollten Sie diesen spielerischen Lerninhalt von Khan Akademie ausprobieren. Der Kursinhalt umfasst die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit und Statistik für die Datenwissenschaft.

Der Inhalt besteht aus 16 Lektionen. Am Ende gibt es eine Kursherausforderung, mit der Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen über die unterrichteten Lektionen testen können. Außerdem werden die Lektionen in Form von Videovorträgen vermittelt. Es handelt sich auch um einen Kurs zum Selbststudium, der auch für Berufstätige geeignet ist.

Statistik für Datenwissenschaft mit Python: Coursera

Dieser Coursera-Kurs wurde von IBM zur Verfügung gestellt. Es handelt sich um einen sehr objektiven Kurs zum Erlernen der Grundlagen der Statistik für Data Science. Wichtige Kursthemen sind:

• Datenerfassung
• Deskriptive Statistik für die Datenerfassung
• Visualisierung und Anzeige von Daten
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen
• Hypothesentests
• Analyse der Varianz oder ANOVA
• Korrelations- und Regressionsanalyse

Die geschätzte Dauer des Kurses beträgt 14 Stunden. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie berufstätig sind, denn es handelt sich um einen kompletten Online-Kurs, den Sie im eigenen Tempo absolvieren können.

Mathematik für Machine Learning Spezialisierung: Coursera

Mathematik ist untrennbar mit maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Data Science verbunden. Sie können genau das lernen, was Sie brauchen, um ein erfolgreicher Profi in den oben genannten Nischen zu werden, indem Sie sich für diesen Coursera-Kurs anmelden.

Das Imperial College of London bietet diesen Kurs über Coursera, die führende Plattform für Online-Kurse, an. Es handelt sich um einen 3-stündigen Kurs, der von vier erfahrenen Ausbildern geleitet wird. Bei 4 Stunden pro Woche können Sie die Ausbildung in 4 Monaten abschließen.

Kostenpflichtige Online-Kurse

Wenn Sie außerdem auf der Suche nach umfassenden Lerninhalten sind, die die gesamte Disziplin abdecken, haben wir hier einige kostenpflichtige Lernressourcen für Sie:

Statistik & Mathematik für Data Science & Data Analytics: Udemy

Wenn Sie Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für die Anwendung von Geschäftsanalysen und Data Science-Funktionen lernen möchten, sollten Sie sich diesen Udemy-Kurs ansehen. Einige bemerkenswerte Lektionen sind:

• Mittlere quadratische Abweichung (RMSE)
• Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
• Hypothesentests
• Signifikanztests für Null-Hypothesen oder p-value
• Fehler vom Typ I und Typ II
• Deskriptive Statistik
• Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Multiple lineare Regression

Es handelt sich um einen Online-Kurs zum Selbststudium mit 91 Vorlesungen in neun Abschnitten. Die geschätzte Dauer des Kurses beträgt 11 Stunden und 24 Minuten.

Werden Sie ein Meister der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Udemy

Es reicht nicht aus, die Theorien zu lernen. Sie müssen Beispielprobleme und -fragen üben, um Ihr Selbstvertrauen zu testen. Daher können Sie sich diese Udemy-Kurs ansehen, um sowohl Ideen als auch Beispielfragen zu erhalten. Einige der wichtigsten Kursthemen sind:

• Wesentliche Datenvisualisierungstools wie Kreisdiagramme, Balkendiagramme, Venn-Diagramme, Punktdiagramme, Histogramme und mehr
• Statistische Verteilung von Daten mit Z-Score, Standardabweichung, Normalverteilung, Varianz und Mittelwert
• Regressionsanalyse
• Datenstichproben
• Hypothesentests

Der Kurs besteht aus 10 Abschnitten und 141 Vorlesungsvideos. Am Ende eines jeden Abschnitts gibt es außerdem einen Übungstest. Am Ende des gesamten Kurses gibt es eine Abschlussprüfung.

Grundlagen der Statistik mit Python: DataCamp

Python ist die wichtigste Programmiersprache für Data Science. Daher müssen Sie lernen, wie man Statistik mit Python-Programmierung umsetzt. Dieser DataCamp-Kurs hilft Ihnen, Statistik aus der Perspektive von Python zu lernen. Erstaunlicher Kursinhalt:

• Zusammenfassende Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Statistische Modelle wie Logistik und lineare Regression
• Techniken der Datenauswahl
• Schlüsse aus einem umfangreichen Datensatz ziehen, indem Sie einen Hypothesentest durchführen

Der gesamte Skill Track besteht aus 5 Kursen. Jeder Kurs hat eine Länge von 4 Stunden. Sie benötigen auch 20 Stunden, um den Skill Track zu absolvieren.

Grundlagen der Statistik mit R: DataCamp

Ein weiterer Skill Track von DataCamp hilft Ihnen, Statistik für Data Science mit der Sprache R zu lernen. R ist die beliebteste Programmiersprache für Datenvisualisierung, Grafik und statistische Berechnungen. Die wichtigsten Themen des Skill Tracks sind:

• Einführung in die Statistik in R
• Einführung in die Regressionsanalyse in R
• Datenstichproben in R
• Fortgeschrittene Regression in R
• Hypothesentests in R

Die 5 Kurse dieses Kurses sind jeweils 4 Stunden lang, und die Gesamtdauer beträgt 20 Stunden.

Bücher von Amazon

Grundlegende Mathematik für Data Science: Amazon

Dieses Buch ist eine ausgezeichnete Quelle, um alle erforderlichen mathematischen Themen wie lineare Algebra, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und nicht zu vergessende Statistik zu finden. Das Buch erklärt und zeigt die Anwendung von neuronalen Netzen, linearer Regression und logistischer Regression in datenwissenschaftlichen Projekten.

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Sie lernen auch, statistische Signifikanzen abzuleiten und p-Werte aus einem umfangreichen Datensatz zu interpretieren, indem Sie Hypothesentests und deskriptive Statistiken anwenden. Das Buch ist als eBook für Kindle-Geräte und als Taschenbuch für diejenigen erhältlich, die physikalische Bücher mögen.

Praktische Statistik für Datenwissenschaftler: Amazon

Lernen Sie mit diesem Buch von Amazon mühelos praktische Statistik für Datenwissenschaftler und ihre Implementierung mit den Programmiersprachen Python und R. Der Autor beschreibt ausdrücklich, welcher Teil der Statistik für Datenwissenschaftler notwendig ist und welcher nicht.

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Das Buch behandelt wichtige Statistikfunktionen wie Stichproben, Regressionsanalyse, Klassifizierungstechniken und Methoden des maschinellen Lernens. Sie können dieses handliche Buch als Taschenbuch, als spiralgebundenes Exemplar oder als digitale Kopie für Kindle besitzen.

Nackte Statistik: Amazon

Dieses Buch bringt Ihnen die unverzichtbaren Werkzeuge der Statistik für die Datenwissenschaft bei. Sie erhalten eine kurze und leicht verständliche Erläuterung von statistischen Konzepten wie Regressionsanalyse, Korrelation, Inferenz und mehr.

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Da Amazon die verschiedenen Bedürfnisse der Lernenden untersucht und verstanden hat, ist dieses Buch in Formaten wie Kindle, Hardcover, MP3 Compact Disk, Taschenbuch und Hörbuch erhältlich.

Fazit

Wenn Sie ein Data Scientist auf mittlerem Niveau oder ein Experte sind, wissen Sie bereits, wie wichtig Statistik für Data Science ist. Frischgebackene Absolventen können das lernen, wie oben in diesem Artikel beschrieben.

Wenn Sie wissen, welche Statistiklektionen für Data Science erforderlich sind, werden Sie viele Monate investieren, um das gesamte Gebiet der Statistik zu lernen. Sie können sich dieses wertvolle Wissen aneignen, indem Sie eine oder alle der oben genannten Ressourcen erforschen, um ein Datenwissenschaftler zu werden.

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