La science des données facilite l'utilisation rentable de pétaoctets de données par les entreprises intelligentes, les institutions financières, les centres de santé, etc. Et la science des données est alimentée par la discipline mathématique, les statistiques. Par conséquent, apprenez les statistiques pour la science des données pour devenir un scientifique des données 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 sans effort. Lisez la suite pour faire un pas en avant dans votre parcours en 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 appliquent des statistiques descriptives pour transcrire les enquêtes ou les observations en quelque chose qui donne un aperçu.
Ensuite, les scientifiques des données utilisent des statistiques inférentielles pour analyser de petites parties de l'ensemble de données afin de relier les résultats à 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 une stratégie de développement de produits
- 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 valider si les données ont été collectées conformément au plan d'enquête. Les méthodes statistiques aident également les spécialistes des données à éliminer le bruit, les données falsifiées, les données non pertinentes et les 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. De plus, pour les prévisions, les statistiques aident à prédire des résultats spécifiques à partir d'un modèle de données.
Les statistiques sont la clé pour comprendre les données, améliorer le modèle de données et pourquoi l'ensemble de données a généré des 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 pour prévoir les réponses qualitatives en fonction des modèles observés dans le modèle de données.
regroupement
Une autre fonction statistique importante aide les data scientists à isoler une population. Par exemple, les scientifiques des données peuvent appliquer le clustering pour séparer les différents groupes d'âge des clients et diffuser des publicités ciblées pour minimiser les coûts et maximiser le taux de conversion.
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. En outre, vous trouverez certaines des meilleures plates-formes edTech offrant du contenu d'apprentissage gratuit.
Great Learning
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.
Free Code Camp
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 contenu d'apprentissage en ligne élaboré 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.
Statistics by 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 Data Science
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.
StatQuest
Apprenez l'apprentissage automatique en appliquant des fonctions statistiques côte à côte en regardant cette conférence YouTube gratuite sur le ML à partir de StatQuest.
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 apprendre une nouvelle compétence en parcourant des ressources gratuites. Il vous aide à avoir un aperçu de la compétence et à connaître les efforts nécessaires 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 to Bayesian statistics: 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 to Statistics: 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 un matériel de formation à votre rythme afin que vous puissiez modifier les délais en fonction de votre emploi du temps.
Le contenu principal du cours est :
- Statistiques descriptives pour l'exploration de données
- Collecte et échantillonnage des données
- Théorie des probabilités
- Distribution binomiale
- Analyse de régression
Il faudra environ 15 heures pour terminer toutes les leçons. Enfin, vous obtiendrez un certificat de réussite.
Statistics and probability: 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. Il s'agit donc d'un cours d'autoformation adapté aux professionnels en poste.
Statistics for Data Science with 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
- Statistiques descriptives 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
La durée estimée du cours est de 14 heures. Ne vous inquiétez pas si vous êtes un professionnel en activité, car il s'agit d'un cours en ligne complet et à votre rythme.
Mathematics for Machine Learning Specialization: Coursera
Les mathématiques sont indissociables 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 prospère dans les créneaux ci-dessus en vous inscrivant à ce Cours Coursera.
L'Imperial College de Londres propose ce cours par Coursera, la principale plateforme de cours en ligne. Il s'agit d'un cours de formation 3 dispensé par quatre instructeurs vétérans. A raison de 4 heures par semaine, vous pouvez compléter 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 :
Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics: 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 carré 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
- Les statistiques descriptives
- Théorie des probabilités
- La régression linéaire multiple
Il s'agit d'un cours de formation en ligne à votre rythme avec 91 conférences couvrant neuf sections. La durée estimée du contenu du cours est de 11 heures et 24 minutes.
Become a Probability & Statistics Master: 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.
Statistics Fundamentals with 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.
Statistics Fundamentals with 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
- Régression intermédiaire 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
Essential Math for Data Science: Amazon
Ce livre est une excellente source pour trouver tous les sujets mathématiques requis 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.
| Aperçu | Produit | Rating | Prix | |
|---|---|---|---|---|
|
Mathématiques essentielles pour la science des données : prenez le contrôle de vos données avec l'algèbre linéaire fondamentale,… | $29.50 | Acheter sur Amazon |
Vous apprendrez également à dériver la signification statistique et à interpréter les valeurs p à partir d'un vaste ensemble de données en appliquant des tests d'hypothèses et des statistiques descriptives. Le livre est disponible sous forme d'eBook pour les appareils Kindle et de poche pour ceux qui aiment les livres physiques.
Practical Statistics for Data Scientists: Amazon
Apprenez des statistiques pratiques pour la science des données et sa mise en œuvre en utilisant le langage de programmation Python et R sans effort à partir de ce livre Amazon. L'auteur décrit explicitement quelle partie des statistiques est nécessaire aux data scientists et quelle partie ne l'est pas.
| Aperçu | Produit | Rating | Prix | |
|---|---|---|---|---|
|
Statistiques pratiques pour les scientifiques des données : plus de 50 concepts essentiels utilisant R et Python | $29.80 | 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.
Naked Statistics: Amazon
Ce livre vous apprend les outils indispensables des 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.
| Aperçu | Produit | Rating | Prix | |
|---|---|---|---|---|
|
Statistiques nues : éliminer la peur des données | $11.69 | Acheter sur Amazon |
En étudiant et en comprenant les 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. Les nouveaux diplômés 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.
