20 meilleures ressources gratuites et payantes pour apprendre les statistiques pour la science des données

Facilité de science des donnéesates le profitutilisation efficace de pétaoctets de données par les entreprises intelligentes, les institutions financières, les centres de santé, etc. Et la science des données est alimentée par le mathematictoute discipline, statistiques. Par conséquent, apprenez les statistiques pour la science des données pour devenir un data scientist à succès.

Cet article présente des ressources vidéo et des cours en ligne célèbres, succincts et concis qui vous aideront apprendre la science des données statistiques effortmoins. Lisez la suite pour avancer d’un pas dans votre parcours de science des données.      

Pourquoi devriez-vous apprendre les statistiques pour la science des données ?

Les sites Web et les applications collectent d'énormes volumes de données chaque seconde. Mais ils n'ont aucun sens tant qu'il n'y a pas de modèle. Les statistiques vous aident à donner un sens aux données brutes en trouvant un modèle.

Une fois que les data scientists deviennent grands ensembles de données, ils s'appliquent descriptdes statistiques ives pour transcrire les enquêtes ou les observations en quelque chose qui donne un aperçu. 

Ensuite, les data scientists utilisent des statistiques inférentielles pour analyser de petites parties de l'ensemble de données afin de relate les résultats avec la source de l'ensemble de données, comme une population dans un pays. 

Ainsi, vous devez apprendre les statistiques pour répondre à des questions de science des données telles que : 

• Les caractéristiques essentielles de tout ensemble de données ou données d'enquête
• Façons de concevoir le développement de produits strategy
• Mise en place des métriques de performance et de leurs tableaux
• Prédire les résultats attendus ou communs d'un projet
• Conserver les données valides et éliminer le bruit 

Importance des statistiques en science des données

Nettoyage des données

Les statistiques sont puissantes pour validerate si les données ont été collectées conformément au plan d'enquête. Les méthodes statistiques aident également les data scientists à éliminerate bruit, données falsifiées, données non pertinentes et données redondantes. Ainsi, ces données structurées deviennent prêtes comme entrée pour tout machine learning .   

Analyse des données

In l'analyse des données, vous devez appliquer des fonctions statistiques telles que la moyenne, la médiane, le mode, la variance et les distributions. Aussi pour forecastEn effet, les statistiques aident à prédire des résultats spécifiques à partir d’un modèle de données.

Les statistiques sont la clé pour comprendreanding données, amélioration du modèle de données et pourquoi l'ensemble de données a été généréated valeurs spécifiques.

Méthodes de classement 

La régression logistique est l’une de ces méthodes que les data scientists utilisent de manière excessive. Ils appliquent cette fonction statistique à forecast réponses qualitatives basées sur les modèles observés dans le modèle de données.

regroupement

Une autre fonction statistique importante aide les data scientists à séparerate une population. Par exemple, les data scientists peuvent appliquer le clustering pour séparerate différents groupes d'âge de clients et diffuser des publicités ciblées pour minimiser les coûts et maximiser la conversion rate.

Maintenant, trouvez ci-dessous quelques ressources d'apprentissage essentielles pour la science des données.     

Cours gratuits et ressources vidéo

Voici quelques cours gratuits disponibles sur YouTube. Vous trouverez également quelques-unes des meilleures edTech platformulaires proposant du contenu d’apprentissage gratuit.

Grand apprentissage

Commencez à en savoir plus sur le besoin de statistiques en science des données en regardant ceci Grand apprentissage Cours vidéo YouTube. La vidéo dure 7 heures et 12 minutes, expliquant diverses fonctions vitales des statistiques pour la science des données.

Par exemple, il explique la relation entre machine learning et statistiques, types d'ensembles de données, corrélation, théorie des probabilités, distribution binomiale, etc.  

CrashCourse

Statistiques CrashCourse de la chaîne YouTube CrashCourse est une excellente source pour les aspirants en science des données pour apprendre les statistiques. Il y a 44 contenus vidéo expliquant toutes les fonctions statistiques exclusives à la science des données et à l'apprentissage automatique.

Vous devez regarder les vidéos dans l'ordre de leur apparition pour apprendre les leçons de manière organisée. Vous voudrez peut-être vous asseoir avec un stylo et du papier pour vous entraîner aux problèmes statistiques abordés dans les vidéos.  

Camp de code gratuit

Vous voulez savoir à quoi ressemble un cours universitaire sur les statistiques pour la science des données ? Regardez cette vidéo de cours sur les statistiques de qualité sur YouTube mise à disposition par Camp de code gratuit. 

Une fois que vous aurez suivi la leçon avec diligence, vous acquerrez les compétences nécessaires pour collecter, résumer, organiser et interpréter des données. Vous pourrez également conclure des ensembles de données de concert.   

Khan Academy

Encore un autre détailate le contenu d'apprentissage en ligne sur les statistiques est cette vidéo YouTube de Khan Academy. 

Il s'agit d'une liste organisée de conférences vidéo sur divers sujets de statistiques. Il y a 67 conférences vidéo disponibles gratuitement pour accéder autant que vous le souhaitez.   

Statistiques de Marin

Marin passe par la chaîne YouTube MarinStatsConférences-R Programming & Statistics et propose une série de conférences exhaustive sur les statistiques pour la science des données. 

Il y a 50 vidéos de cours couvrant les fonctions statistiques essentielles telles que les conceptions d'études, les distributions, les scores Z, etc.    

365 Science des données

Cette 365 Science des données La vidéo YouTube sur l'introduction aux statistiques couvre les fonctions requises des statistiques nécessaires aux scientifiques des données. 

L'asymétrie, la variance, les niveaux de mesure, les variables numériques, etc., sont quelques sujets statistiques notables que la conférence couvrira. 

Quête statistique

Apprenez l'apprentissage automatique en appliquant des fonctions statistiques côte à côte en regardant cette conférence YouTube gratuite sur le ML à partir de Quête statistique. 

Il y a 84 conférences vidéo dans cette liste de lecture. Vous apprendrez des fonctions statistiques intéressantes comme le biais, la variance, la régression multiple et la régression logistique.   

Udacity

C'est une étape intelligente pour commencer à acquérir une nouvelle compétence en consultant des ressources gratuites. Cela vous aide à avoir un aperçu de la compétence et à connaître le efforts nécessaire pour l’acquérir avec succès. Pour apprendre les statistiques pour la science des données, vous pouvez utiliser ceci Cours d'audacité de la même façon.

Vous apprendrez les fonctions statistiques requises pour la science des données telles que :

• Probabilité
• estimation
• Découvrir des relations dans les données
• Analyse de régression
• Inférence
• Distribution normale et valeurs aberrantes

Le cours est ouvert à tous. Des connaissances de base en algèbre seront utiles pour effectuer les tâches pratiques.  

Introduction aux statistiques bayésiennes : Udemy

La statistique bayésienne est une méthode d'inférence statistique pour explorer la probabilité d'une hypothèse. Les data scientists utilisent cette fonction statistique de plusieurs manières. Vous pouvez apprendre tout le concept gratuitement en consultant ceci Cours Udemy.

Vous apprendrez les statistiques bayésiennes dans 4 sections succinctes contenant 14 conférences. Il faudra environ 1 heure et 18 minutes pour terminer le parcours. Vous pouvez parcourir le cours aussi souvent que vous le souhaitez pour mémoriser et comprendre les concepts.  

Introduction aux statistiques : Coursera

Il s'agit d'un cours de l'Université de Stanford dispensé par une faculté de la même université et dispensé en ligne via Coursera. Ce cours gratuit est également self-entraînement rythmé material afin que vous puissiez modifier les délais en fonction de votre emploi du temps. 

Le contenu principal du cours est :

• Descriptstatistiques ives pour l'exploration des données
• Collecte et échantillonnage des données
• Théorie des probabilités
• Distribution binomiale
• Analyse de régression

Il faudra environ 15 heures pour terminer toutes les leçons. Ailetteally, vous obtiendrez un certificatate pour une réalisation réussie. 

Statistiques et probabilités : Khan Academy

Vous voulez apprendre gratuitement les statistiques et les probabilités pour la science des données ? Vous devez essayer ce contenu d'apprentissage gamifié à partir de Khan Academy. Le contenu du cours comprend les bases de la probabilité et des statistiques pour la science des données. 

Il y a 16 leçons dans ce contenu. À la fin, il y a un défi de cours pour tester vos compétences et vos connaissances des leçons enseignées. De plus, le cours dispense des cours via des conférences vidéo. Ainsi, c'est un self-cours rythmé adapté aux professionnels en poste.   

Statistiques pour la science des données avec Python : Coursera

Cette Cours Coursera a été mis à disposition par IBM. Il s'agit d'un cours très objectif pour apprendre les principes de base des statistiques pour la science des données. Les sujets de cours notables sont:

• Collecte de données
• Descriptstatistiques ives pour la synthèse des données
• Visualisation et affichage des données
• Distributions de probabilité
• tests d'hypothèses
• Analyse de variance ou ANOVA
• Analyse de corrélation et de régression

L'estimationateLa durée du cours est de 14 heures. Ne vous inquiétez pas si vous êtes un professionnel puisqu'il s'agit d'un service complet en ligne et self-cours rythmé. 

Mathematics pour la spécialisation en apprentissage automatique : Coursera

Mathematics est indissociable de l’apprentissage automatique, de l’intelligence artificielle et de la science des données. Vous pouvez apprendre exactement ce dont vous avez besoin pour devenir un professionnel à succès dans ce qui précède. niches en vous inscrivant à cela Cours Coursera. 

L'Imperial College of London propose ce cours via Coursera, le principal cours en ligne platformulaire. Il s'agit d'une formation de 3 formations dispensée par quatre instructeurs chevronnés. A raison de 4 heures par semaine, vous pouvez réaliser la formation en 4 mois.   

Cours en ligne payants

Si vous recherchez également un contenu d'apprentissage exhaustif couvrant l'ensemble de la discipline, voici quelques ressources d'apprentissage payantes pour vous :

Statistiques et Mathematics pour la science des données et l'analyse des données : Udemy

Si vous voulez apprendre la théorie des probabilités et les statistiques pour appliquer les fonctions d'analyse commerciale et de science des données, vous devez consulter ceci Udemy cours. Certaines leçons notables sont:

• Racine moyenne square écart (RMSE)
• Erreur absolue moyenne (MAE)
• Tests d'hypothèses
• Test de signification en hypothèse nulle ou valeur de p 
• Erreur de type I et de type II
• Descriptstatistiques vivantes
• Théorie des probabilités
• La régression linéaire multiple

Il s'agit d'un selfCours de formation en ligne rythmé avec 91 conférences réparties sur neuf sections. L'estimationateLa durée du contenu du cours est de 11 heures et 24 minutes. 

Devenez un expert en probabilités et statistiques : Udemy

Apprendre les théories ne suffit pas. Vous devez vous entraîner à des exemples de problèmes et de questions pour tester votre confiance. Par conséquent, vous pouvez consulter ceci Cours Udemy pour obtenir à la fois des idées et des exemples de questions. Certains des sujets clés du cours sont: 

• Essentiel outils de visualisation de données comme les camemberts, les graphiques à barres, les diagrammes de Venn, les diagrammes de points, les histogrammes, etc.
• Distribution statistique des données à l'aide du Z-Score, de l'écart type, de la distribution normale, de la variance et de la moyenne
• Analyse de régression
• Échantillonnage des données
• Tests d'hypothèses

Le cours se compose de 10 sections et de 141 vidéos de cours. À la fin de chaque section, il y a aussi un test pratique. A la fin du cours général, il y a un examen final.  

Fondamentaux des statistiques avec Python : DataCamp

Python est le langage de programmation essentiel pour la science des données. Par conséquent, vous devez apprendre à implémenter des statistiques à l'aide du codage Python. Cette DataCamp skill track peut vous aider à apprendre les statistiques du point de vue de Python. Contenu de cours incroyable: 

• Statistiques sommaires et probabilité
• Modèles statistiques tels que la logistique et la régression linéaire 
• Techniques d'échantillonnage des données
• Conclure à partir d'un vaste ensemble de données en effectuant un test d'hypothèse

L'ensemble de la piste de compétences se compose de 5 cours. Chaque cours dure 4 heures. Par conséquent, il faudrait 20 heures pour terminer la piste de compétences.   

Fondamentaux de la statistique avec R : DataCamp

Encore une autre piste de compétences de DataCamp vous aide à apprendre les statistiques pour la science des données en utilisant le langage R. R est le langage de programmation le plus populaire pour les graphiques de visualisation de données et le calcul statistique. Les sujets clés des pistes de compétences sont :

• Introduction aux statistiques en R
• Introduction à l'analyse de régression dans R
• Échantillonnage de données dans R
• Intermédiaireate régression dans R
• Test d'hypothèse en R

Les 5 cours de cette piste de compétences durent 4 heures chacun et le temps total de réalisation est de 20.  

Livres d'Amazon

Mathématiques essentielles pour la science des données : Amazon

Ce livre est une excellente source pour trouver toutes les informations nécessaires.thematicdes sujets comme l'algèbre linéaire, le calcul, les probabilités et sans parler des statistiques. Le livre explique et montre l'application des réseaux de neurones, de la régression linéaire et de la régression logistique dans les projets de science des données. 

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Vous apprendrez également à dériver une signification statistique et à interpréter les valeurs p à partir d'un vaste ensemble de données en appliquant des tests d'hypothèses et descriptstatistiques ives. Le livre est disponible sous forme de livre électronique pour les appareils Kindle et de livre de poche pour ceux qui aiment les livres physiques.       

Statistiques pratiques pour les scientifiques des données : Amazon

Apprenez des statistiques pratiques pour la science des données et leur mise en œuvre à l'aide des langages de programmation Python et R. effortmoins de ce livre Amazon. L’auteur décrit explicitement quelle partie des statistiques est nécessaire aux data scientists et laquelle ne l’est pas.

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	Statistiques pratiques pour les scientifiques des données : plus de 50 concepts essentiels utilisant R et Python		$43.99	Acheter sur Amazon

Le livre couvrira les fonctions statistiques clés telles que l'échantillonnage aléatoire, l'analyse de régression, les techniques de classification et les méthodes d'apprentissage automatique. Vous pouvez posséder ce livre pratique sous forme de livre de poche, de copie à spirale ou de copie numérique pour Kindle.   

Statistiques nues : Amazon

Ce livre vous apprend l'essentielsable outils de statistiques pour la science des données. Vous obtiendrez une clarification brève et facile à comprendre des concepts statistiques tels que l'analyse de régression, la corrélation, l'inférence, etc.

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En étudiant et en comprenantandiRépondant aux divers besoins des apprenants, Amazon a rendu ce livre disponible dans des formats tels que Kindle, couverture rigide, disque compact MP3, livre de poche et livre audio.   

Conclusion

Si vous êtes un data scientist de niveau intermédiaire ou expert, vous connaissez déjà l'importance des statistiques pour la science des données. Diplômé fraisateLes utilisateurs peuvent apprendre cela comme indiqué ci-dessus dans cet article.

Sachant quelles leçons de statistiques sont nécessaires à la science des données, vous passerez de nombreux mois à apprendre l'ensemble des statistiques. Vous pouvez trouver ces connaissances précieuses en explorant tout ou partie des ressources ci-dessus pour devenir un scientifique des données.

Vous pouvez également être intéressé par apprentissage par renforcement pour vos modèles ML.