La ciencia de los datos facilita el uso rentable de petabytes de datos por parte de empresas inteligentes, instituciones financieras, centros sanitarios, etc. Y la ciencia de datos se nutre de la disciplina matemática, la estadística. Por lo tanto, aprenda estadística para la ciencia de datos para convertirse en un científico de datos de éxito.
Este artículo muestra algunos recursos de vídeo y cursos en línea famosos, sucintos y concisos que le ayudarán a aprender estadística para la ciencia de datos sin esfuerzo. Siga leyendo para avanzar un paso más en su viaje hacia la ciencia de datos.
¿Por qué debe aprender estadística para la ciencia de datos?
Los sitios web y las aplicaciones recopilan enormes volúmenes de datos cada segundo. Pero no tienen ningún sentido hasta que existe un patrón. La estadística le ayuda a dar sentido a los datos en bruto encontrando un patrón.
Una vez que los científicos de datos obtienen grandes conjuntos de datos, aplican la estadística descriptiva para transcribir las encuestas u observaciones en algo que proporcione una visión.
A continuación, los científicos de datos utilizan la estadística inferencial para analizar pequeñas partes de todo el conjunto de datos con el fin de relacionar los hallazgos con la fuente del conjunto de datos, como la población de un país.
Así pues, es necesario aprender estadística para responder a preguntas de la ciencia de datos como:
- Las características vitales de cualquier conjunto de datos o datos de encuestas
- Formas de diseñar la estrategia de desarrollo de productos
- Establecimiento de las métricas de rendimiento y sus tablas
- Predecir los resultados esperados o comunes de un proyecto
- Conservar los datos válidos y descartar el ruido
Importancia de la estadística en la ciencia de datos
Depuración de datos
Las estadísticas son poderosas para validar si los datos se recogieron de acuerdo con el plan de la encuesta. Los métodos estadísticos también ayudan a los científicos de datos a eliminar el ruido, los datos falsificados, los datos irrelevantes y los datos redundantes. Así, esos datos estructurados pasan a estar listos como entrada para cualquier programa de aprendizaje automático.
Análisis de datos
En el análisis de datos, hay que aplicar funciones estadísticas como la media, la mediana, la moda, la varianza y las distribuciones. Además, para la previsión, la estadística ayuda a predecir resultados específicos a partir de un modelo de datos.
La estadística es la clave para comprender los datos, mejorar el modelo de datos y saber por qué el conjunto de datos ha generado valores específicos.
Métodos de clasificación
La regresión logística es uno de esos métodos que los científicos de datos utilizan en exceso. Aplican esta función estadística para pronosticar respuestas cualitativas basándose en patrones observados en el modelo de datos.
Agrupación
Otra función estadística importante ayuda a los científicos de datos a segregar una población. Por ejemplo, los científicos de datos pueden aplicar la agrupación para segregar diferentes grupos de edad de los clientes y publicar anuncios dirigidos para minimizar el coste y maximizar la tasa de conversión.
A continuación encontrará algunos recursos de aprendizaje esenciales para la ciencia de datos.
Cursos gratuitos y recursos de vídeo
A continuación encontrará algunos cursos gratuitos disponibles en YouTube. Además, encontrará algunas de las principales plataformas edTech que ofrecen contenidos de aprendizaje gratuitos.
Gran aprendizaje
Empiece a conocer la necesidad de la estadística en la ciencia de datos viendo este curso en vídeo de YouTube de Great Learning. El vídeo, de 7 horas y 12 minutos de duración, explica varias funciones vitales de la estadística para la ciencia de datos.
Por ejemplo, explica la relación entre el aprendizaje automático y la estadística, los tipos de conjuntos de datos, la correlación, la teoría de la probabilidad, la distribución binomial y mucho más.
CrashCourse
CrashCourse Statistics del canal de YouTube CrashCourse es una fuente excelente para que los aspirantes a la ciencia de datos aprendan estadística. Dispone de 44 contenidos de vídeo que explican todas las funciones estadísticas exclusivas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Es necesario ver los vídeos en orden de aparición para aprender las lecciones de forma organizada. Si lo desea, puede sentarse con papel y bolígrafo para practicar los problemas estadísticos tratados en los vídeos.
Campamento de código gratuito
¿Quiere saber cómo es un curso universitario de estadística para la ciencia de datos? Vea este vídeo de un curso de estadística de calidad en YouTube puesto a su disposición por Free Code Camp.
Una vez que repase la lección con diligencia, aprenderá las habilidades para recopilar, resumir, organizar e interpretar datos. También será capaz de concluir conjuntos de datos gigantes.
Academia Khan
Otro elaborado contenido de aprendizaje en línea sobre estadística es este vídeo de YouTube de Khan Academy.
Se trata de una lista organizada de videoconferencias sobre diversos temas de estadística. Hay 67 videoconferencias a las que puede acceder libremente tanto como desee.
Estadística por Marin
Marin se presenta en el canal de YouTube MarinStatsLectures-R Programación y Estadística y ofrece una exhaustiva serie de conferencias sobre estadística para la ciencia de datos.
Hay 50 vídeos de conferencias que cubren funciones estadísticas esenciales como diseños de estudios, distribuciones, puntuaciones Z, etc.
365 Ciencia de datos
Este vídeo de YouTube de 365 Data Science sobre Introducción a la estadística cubre las funciones obligatorias de la estadística necesarias para los científicos de datos.
La asimetría, la varianza, los niveles de medida, las variables numéricas, etc., son algunos de los temas estadísticos destacados que tratará la conferencia.
StatQuest
Aprenda aprendizaje automático aplicando funciones estadísticas de forma paralela viendo esta conferencia gratuita en YouTube sobre ML de StatQuest.
Hay 84 videoconferencias en esta lista de reproducción. Aprenderá funciones estadísticas interesantes como el sesgo, la varianza, la regresión múltiple y la regresión logística.
Udacity
Es un paso inteligente empezar a aprender una nueva habilidad consultando algunos recursos gratuitos. Le ayuda a hacerse una idea de la habilidad y a conocer los esfuerzos necesarios para adquirirla con éxito. Para aprender estadística para la ciencia de datos, puede utilizar este curso de Udacity de la misma manera.
Aprenderá las funciones estadísticas necesarias para la ciencia de datos como:
- Probabilidad
- Estimación
- Descubrimiento de relaciones en los datos
- Análisis de regresión
- Inferencia
- Distribución normal y valores atípicos
El curso está abierto a todo el mundo. Unos conocimientos básicos de álgebra serán útiles para realizar las tareas prácticas.
Introducción a la estadística bayesiana: Udemy
La estadística bayesiana es un método de inferencia estadística para explorar la probabilidad de una hipótesis. Los científicos de datos utilizan esta función estadística de muchas maneras. Puede aprender todo el concepto de forma gratuita consultando este curso Udemy.
Aprenderá estadística bayesiana en 4 secciones sucintas que contienen 14 clases. Tardará aproximadamente 1 hora y 18 minutos en completar el curso. Puede repasar el curso tantas veces como quiera para memorizar y comprender los conceptos.
Introducción a la Estadística: Coursera
Se trata de un curso de la Universidad de Stanford impartido por un profesor de la misma universidad e impartido en línea a través de Coursera. Este curso gratuito también es un material de formación a su propio ritmo, de modo que puede modificar los plazos de acuerdo con sus horarios.
El contenido clave del curso es
- Estadística descriptiva para la exploración de datos
- Recogida y muestreo de datos
- Teoría de la probabilidad
- Distribución binomial
- Análisis de regresión
Tardará unas 15 horas en completar todas las lecciones. Finalmente, obtendrá un certificado por haberlas completado con éxito.
Estadística y probabilidad: Khan Academy
¿Quiere aprender estadística y probabilidad para la ciencia de datos de forma gratuita? Debe probar este contenido de aprendizaje gamificado de Khan Academy. El contenido del curso incluye los fundamentos de la probabilidad y la estadística para la ciencia de datos.
Hay 16 lecciones en este contenido. Al final, hay un desafío del curso para poner a prueba sus habilidades y conocimientos de las lecciones impartidas. Además, el curso imparte las lecciones a través de videoconferencias. Por lo tanto, es un curso a su propio ritmo adecuado para profesionales en activo.
Estadística para la Ciencia de Datos con Python: Coursera
Este curso de Coursera ha sido puesto a disposición por IBM. Es un curso muy objetivo para aprender los principios básicos de la estadística para la ciencia de datos. Los temas destacados del curso son
- Recopilación de datos
- Estadística descriptiva para el resumen de datos
- Visualización y presentación de datos
- Distribuciones de probabilidad
- pruebas de hipótesis
- Análisis de la varianza o ANOVA
- Análisis de correlación y regresión
El tiempo estimado de realización del curso es de 14 horas. No se preocupe si es un profesional en activo ya que se trata de un curso completo en línea y a su propio ritmo.
Matemáticas para la Especialización en Aprendizaje Automático: Coursera
Las matemáticas son inseparables del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Puede aprender exactamente lo que necesita para convertirse en un profesional de éxito en los nichos mencionados apuntándose a este curso de Coursera.
El Imperial College de Londres ofrece este curso a través de Coursera, la plataforma líder de cursos en línea. Se trata de un curso de formación de 3 horas impartido por cuatro instructores veteranos. A 4 horas por semana, puede completar la formación en 4 meses.
Cursos en línea de pago
Si también busca un contenido de aprendizaje exhaustivo que cubra toda la disciplina, aquí tiene algunos recursos de aprendizaje de pago para usted:
Estadística y Matemáticas para la Ciencia de Datos y el Análisis de Datos: Udemy
Si desea aprender teoría de la probabilidad y estadística para aplicar funciones de análisis empresarial y ciencia de datos, debe consultar este curso de Udemy. Algunas lecciones destacadas son:
- Desviación media cuadrática (RMSE)
- Error medio absoluto (MAE)
- Pruebas de hipótesis
- Prueba de significación de hipótesis nula o valor p
- Error tipo I y tipo II
- Estadística descriptiva
- Teoría de la probabilidad
- Regresión lineal múltiple
Se trata de un curso de formación en línea a su propio ritmo con 91 clases que abarcan nueve secciones. La duración estimada del contenido del curso es de 11 horas y 24 minutos.
Conviértase en un Maestro de la Probabilidad y la Estadística: Udemy
Aprender las teorías no es suficiente. Necesita practicar problemas y preguntas de ejemplo para poner a prueba su confianza. Por lo tanto, puede consultar este curso Ud emy para obtener tanto ideas como ejemplos de preguntas. Algunos de los temas clave del curso son:
- Herramientas esenciales de visualización de datos como gráficos circulares, gráficos de barras, diagramas de Venn, diagramas de puntos, histogramas, etc
- Distribución estadística de datos mediante puntuación Z, desviación estándar, distribución normal, varianza y media
- Análisis de regresión
- Muestreo de datos
- Pruebas de hipótesis
El curso consta de 10 secciones y 141 vídeos de conferencias. Al final de cada sección hay también un examen práctico. Al final de todo el curso, hay un examen final.
Fundamentos de Estadística con Python: DataCamp
Python es el lenguaje de programación vital para la ciencia de datos. Por lo tanto, necesita aprender a aplicar la estadística utilizando la codificación de Python. Este curso de DataCamp puede ayudarle a aprender estadística desde la perspectiva de Python. Increíble contenido del curso:
- Estadística sumaria y probabilidad
- Modelos estadísticos como la logística y la regresión lineal
- Técnicas de muestreo de datos
- Concluir a partir de un amplio conjunto de datos realizando una prueba de hipótesis
El itinerario completo de habilidades consta de 5 cursos. Cada curso tiene una duración de 4 horas. Por lo tanto, se necesitarían 20 horas para completar el itinerario de competencias.
Fundamentos de estadística con R: DataCamp
Otra vía de capacitación de DataCamp le ayuda a aprender estadística para la ciencia de datos utilizando el lenguaje R. R es el lenguaje de programación más popular para gráficos de visualización de datos y computación estadística. Los temas clave del skill track son
- Introducción a la estadística en R
- Introducción al análisis de regresión en R
- Muestreo de datos en R
- Regresión intermedia en R
- Pruebas de hipótesis en R
Los 5 cursos de esta vía de habilidades son de 4 horas cada uno, y el tiempo total de realización es de 20.
Libros de Amazon
Matemáticas Esenciales para la Ciencia de Datos: Amazon
Este libro es una fuente excelente para encontrar todos los temas de matemáticas necesarios, como álgebra lineal, cálculo, probabilidad y, por no mencionar, estadística. El libro explica y muestra la aplicación de redes neuronales, regresión lineal y regresión logística en proyectos de ciencia de datos.
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Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra,… | Buy on Amazon |
También aprenderá a deducir la significación estadística y a interpretar los valores p a partir de un amplio conjunto de datos aplicando pruebas de hipótesis y estadística descriptiva. El libro está disponible en formato eBook para dispositivos Kindle y en rústica para los amantes de los libros físicos.
Estadística práctica para científicos de datos: Amazon
Aprenda estadística práctica para la ciencia de datos y su aplicación utilizando el lenguaje de programación Python y R sin esfuerzo con este libro de Amazon. El autor describe explícitamente qué parte de la estadística es necesaria para los científicos de datos y qué parte no lo es.
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Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python | Buy on Amazon |
El libro cubrirá funciones estadísticas clave como el muestreo aleatorio, el análisis de regresión, las técnicas de clasificación y los métodos de aprendizaje automático. Puede poseer este práctico libro como copia en rústica, copia encuadernada en espiral o copia digital para Kindle.
Estadística al desnudo: Amazon
Este libro le enseña las herramientas indispensables de la estadística para la ciencia de datos. Obtendrá una aclaración breve y fácil de entender de conceptos estadísticos como el análisis de regresión, la correlación, la inferencia y mucho más.
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Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data | Buy on Amazon |
Estudiando y comprendiendo las distintas necesidades de los alumnos, Amazon ha hecho que este libro esté disponible en formatos como Kindle, tapa dura, disco compacto MP3, rústica y audiolibro.
Conclusión
Si usted es un científico de datos de nivel medio o experto, ya conoce la importancia de la estadística para la ciencia de datos. Los recién licenciados pueden aprenderla como se ha indicado en este artículo.
Sabiendo qué lecciones de estadística son necesarias para la ciencia de datos, invertirá muchos meses en aprender toda la estadística. Puede encontrar este valioso conocimiento explorando cualquiera o todos los recursos anteriores para convertirse en un científico de datos.
También puede interesarle el aprendizaje por refuerzo para sus modelos de ML.