Oblast nauke o podacima omogućava profitabilnu primenu petabajta podataka u pametnim preduzećima, finansijskim institucijama, zdravstvenim centrima i mnogim drugim sektorima. Temelj nauke o podacima leži u matematičkoj disciplini, statistici. Stoga, ključno je savladati statistiku kako biste postali uspešan stručnjak za podatke.
Ovaj članak nudi pregled korisnih, konciznih video materijala i online kurseva koji vam mogu pomoći da efikasno naučite statistiku potrebnu za nauku o podacima. Nastavite čitati kako biste napravili značajan korak u svojoj karijeri u oblasti podataka.
Zašto je učenje statistike važno za nauku o podacima?
Web stranice i aplikacije neprekidno prikupljaju ogromne količine podataka. Međutim, ti podaci nemaju smisla dok se ne prepozna određeni obrazac. Statistika vam pomaže da razumete sirove podatke identifikovanjem tih obrazaca.
Kada stručnjaci za podatke dobiju velike skupove podataka, koriste deskriptivnu statistiku kako bi saželi rezultate istraživanja ili posmatranja u korisne informacije.
Nakon toga, koriste inferencijalnu statistiku za analizu manjih delova celokupnog skupa podataka, povezujući rezultate sa izvorom podataka, poput populacije jedne zemlje.
Dakle, poznavanje statistike je neophodno za odgovaranje na ključna pitanja u nauci o podacima, kao što su:
- Ključne karakteristike bilo kog skupa podataka ili rezultata istraživanja
- Načini kreiranja strategije razvoja proizvoda
- Postavljanje merila učinka i njihovo praćenje
- Predviđanje očekivanih ili uobičajenih ishoda projekata
- Odvajanje relevantnih podataka od pozadinske buke
Značaj statistike u nauci o podacima
Čišćenje podataka
Statistika je ključna za proveru da li su podaci prikupljeni u skladu sa planom istraživanja. Statističke metode pomažu stručnjacima za podatke da eliminišu pozadinsku buku, lažne podatke, irelevantne informacije i duplikate. Na taj način, strukturirani podaci postaju pogodni za ulaz u bilo koji program mašinskog učenja.
Analiza podataka
Prilikom analize podataka, neophodno je primeniti statističke funkcije kao što su srednja vrednost, medijana, modus, varijansa i distribucije. Takođe, statistika igra važnu ulogu u predviđanju konkretnih ishoda iz modela podataka.
Statistika je ključna za razumevanje podataka, unapređenje modela i razloge zbog kojih skup podataka generiše određene vrednosti.
Metode klasifikacije
Logistička regresija je jedan od čestih metoda koji koriste stručnjaci za podatke. Oni primenjuju ovu statističku funkciju za predviđanje kvalitativnih odgovora na osnovu obrazaca uočenih u modelu podataka.
Grupisanje
Još jedna ključna statistička funkcija koja pomaže stručnjacima za podatke da segmentiraju populaciju. Na primer, stručnjaci za podatke mogu koristiti grupisanje kako bi razdvojili različite starosne grupe klijenata i pokrenuli ciljane reklame kako bi smanjili troškove i povećali stopu konverzije.
U nastavku ćete pronaći neke od osnovnih resursa za učenje statistike za nauku o podacima.
Besplatni kursevi i video resursi
U nastavku su navedeni neki besplatni kursevi dostupni na YouTube-u. Takođe, pronaći ćete i neke vodeće platforme za online edukaciju koje nude besplatan sadržaj za učenje.
Great Learning
Počnite sa učenjem o važnosti statistike u nauci o podacima gledanjem ovog YouTube video kursa od Great Learning. Video materijal traje 7 sati i 12 minuta, objašnjavajući različite ključne funkcije statistike u nauci o podacima.
Na primer, objašnjava se veza između mašinskog učenja i statistike, tipovi skupova podataka, korelacija, teorija verovatnoće, binomna distribucija i mnogo više.
Crash Course
CrashCourse Statistics na YouTube kanalu CrashCourse je odličan resurs za one koji žele naučiti statistiku. Postoji 44 video sadržaja koji objašnjavaju sve statističke funkcije posebno za nauku o podacima i mašinsko učenje.
Preporučuje se da gledate video snimke po redosledu kako biste organizovano savladali lekcije. Možda će vam biti od koristi da sednete sa olovkom i papirom kako biste rešavali statističke probleme prikazane u video snimcima.
Free Code Camp
Želite da znate kako izgleda univerzitetski kurs o statistici za nauku o podacima? Pogledajte ovaj kvalitetan video kurs o statistici na YouTube-u koji je omogućio Free Code Camp.
Kada pažljivo prođete kroz lekcije, naučićete veštine prikupljanja, sumiranja, organizovanja i interpretacije podataka. Takođe, bićete u mogućnosti da izvlačite zaključke o skupovima podataka.
Khan Academy
Još jedan detaljan online sadržaj za učenje o statistici je ovaj YouTube video sa Khan Academy.
To je organizovana lista video predavanja o različitim temama iz statistike. Postoji 67 video predavanja koja su besplatno dostupna za gledanje koliko god puta želite.
Statistike Marin
Marin putem svog YouTube kanala MarinStatsLectures-R Programming & Statistics nudi sveobuhvatan niz predavanja o statistici za nauku o podacima.
Postoji 50 video snimaka predavanja koji pokrivaju osnovne statističke funkcije kao što su dizajn studije, distribucija, Z-skorovi, itd.
365 Data Science
Ovaj YouTube video 365 Data Science o Uvodu u statistiku pokriva potrebne statističke funkcije koje su važne za stručnjake za podatke.
Iskrivljenost, varijansa, nivoi merenja, numeričke varijable, itd., su neke od značajnih statističkih tema koje su obrađene u ovom predavanju.
StatQuest
Naučite mašinsko učenje primenom statističkih funkcija uporedo gledajući ovo besplatno YouTube predavanje o ML sa StatQuest-a.
Na ovoj listi za reprodukciju nalazi se 84 video predavanja. Naučićete važne statističke funkcije kao što su pristrasnost, varijansa, višestruka regresija i logistička regresija.
Udacity
Pametan je korak započeti učenje nove veštine prolaskom kroz neke besplatne resurse. To vam pomaže da steknete uvid u veštinu i da razumete napor koji je potreban da bi se ona uspešno savladala. Za učenje statistike za nauku o podacima, možete koristiti ovaj Udacity kurs na isti način.
Naučićete potrebne statističke funkcije za nauku o podacima, kao što su:
- Verovatnoća
- Procena
- Otkrivanje odnosa u podacima
- Regresiona analiza
- Zaključivanje
- Normalna distribucija i odstupanja
Kurs je otvoren za sve. Osnovno poznavanje algebre će biti od koristi pri izvođenju vežbi.
Uvod u Bajesovu statistiku: Udemy
Bajesova statistika je metod statističkog zaključivanja za ispitivanje verovatnoće hipoteze. Stručnjaci za podatke koriste ovu statističku funkciju na mnogo načina. Možete besplatno savladati ceo koncept gledajući ovaj Udemy kurs.
Bajesovu statistiku ćete naučiti u 4 sažeta dela koja sadrže 14 predavanja. Za završetak kursa biće potrebno oko 1 sat i 18 minuta. Možete ponavljati kurs onoliko puta koliko želite da biste zapamtili i razumeli koncepte.
Uvod u statistiku: Coursera
Ovo je kurs Univerziteta Stanford koji predaju profesori istog univerziteta, a dostupan je online putem Coursera platforme. Ovaj besplatni kurs je takođe materijal za samostalno učenje, tako da možete prilagođavati rokove prema svom rasporedu.
Ključni sadržaj kursa obuhvata:
- Deskriptivna statistika za istraživanje podataka
- Prikupljanje i uzorkovanje podataka
- Teorija verovatnoće
- Binomna distribucija
- Regresiona analiza
Za savladavanje svih lekcija biće potrebno oko 15 sati. Na kraju ćete dobiti sertifikat za uspešno završavanje kursa.
Statistika i verovatnoća: Khan Academy
Želite besplatno da naučite statistiku i verovatnoću za nauku o podacima? Morate probati ovaj gamifikovani sadržaj za učenje sa Khan Academy. Sadržaj kursa uključuje osnove verovatnoće i statistike za nauku o podacima.
U ovom sadržaju ima 16 lekcija. Na kraju je izazov kursa da testirate svoje veštine i znanje stečeno iz lekcija. Osim toga, kurs pruža lekcije putem video predavanja. Dakle, to je kurs za samostalno učenje pogodan za zaposlene profesionalce.
Statistika za nauku o podacima uz Python: Coursera
Ovaj kurs Coursera omogućio je IBM. To je vrlo objektivan kurs za učenje osnovnih principa statistike za nauku o podacima. Značajne teme kursa su:
- Prikupljanje podataka
- Deskriptivna statistika za sumiranje podataka
- Vizualizacija i prikazivanje podataka
- Raspodele verovatnoće
- Testiranje hipoteza
- Analiza varijanse ili ANOVA
- Korelaciona i regresiona analiza
Predviđeno vreme za završetak kursa je 14 sati. Ne brinite ako ste profesionalac jer je to kompletan online kurs za samostalno učenje.
Specijalizacija matematika za mašinsko učenje: Coursera
Matematika je neodvojiva od mašinskog učenja, veštačke inteligencije i nauke o podacima. Možete naučiti tačno ono što vam je potrebno da biste postali uspešan profesionalac u gore navedenim oblastima upisivanjem ovog kursa na Coursera.
Imperial College of London nudi ovaj kurs preko Coursera, vodeće platforme za online kurseve. To su 3 kursa obuke koje drže četiri iskusna instruktora. Uz 4 sata nedeljno, obuku možete završiti za 4 meseca.
Plaćeni online kursevi
Ako takođe tražite sveobuhvatan sadržaj za učenje koji pokriva celu disciplinu, evo nekih plaćenih resursa za učenje za vas:
Statistika i matematika za nauku o podacima i analitiku podataka: Udemy
Ako želite da naučite teoriju verovatnoće i statistiku za primenu poslovne analize i funkcija nauke o podacima, morate pogledati ovaj Udemy kurs. Neke značajne lekcije su:
- Srednja kvadratna devijacija (RMSE)
- Srednja apsolutna greška (MAE)
- Testiranje hipoteza
- Testiranje značaja nulte hipoteze ili p-vrednost
- Greške tipa I i tipa II
- Deskriptivna statistika
- Teorija verovatnoće
- Višestruka linearna regresija
Ovo je samostalni online kurs obuke sa 91 predavanjem u devet sekcija. Predviđeno trajanje sadržaja kursa je 11 sati i 24 minuta.
Postanite majstor verovatnoće i statistike: Udemy
Učenje teorija nije dovoljno. Morate da vežbate sa primerima problema i pitanjima da biste testirali svoje samopouzdanje. Dakle, možete pogledati ovaj Udemy kurs da biste dobili i ideje i primere pitanja. Neke od ključnih tema kursa su:
- Osnovni alati za vizualizaciju podataka kao što su tortni grafikoni, stubičasti grafikoni, Venovi dijagrami, tačkasti dijagrami, histogrami i još mnogo toga
- Statistička distribucija podataka pomoću Z-skora, standardne devijacije, normalne distribucije, varijanse i srednje vrednosti
- Regresiona analiza
- Uzorakovanje podataka
- Testiranje hipoteza
Kurs se sastoji od 10 sekcija i 141 video snimka sa predavanja. Na kraju svakog odeljka nalazi se i test za vežbanje. Na kraju celog kursa sledi završni ispit.
Osnove statistike sa Python-om: DataCamp
Python je važan programski jezik za nauku o podacima. Dakle, morate naučiti kako implementirati statistiku koristeći Python kodiranje. Ovaj DataCamp kurs vam može pomoći da naučite statistiku iz perspektive Pythona. Odličan sadržaj kursa uključuje:
- Sumarna statistika i verovatnoća
- Statistički modeli kao što su logistička i linearna regresija
- Tehnike uzorkovanja podataka
- Zaključivanje na osnovu opsežnog skupa podataka izvođenjem testa hipoteze
Celokupan kurs se sastoji od 5 kurseva. Svaki kurs traje 4 sata. Dakle, za završetak je potrebno 20 sati.
Osnove statistike sa R: DataCamp
Još jedan kurs sa DataCamp-a vam pomaže da naučite statistiku za nauku o podacima koristeći R jezik. R je najpopularniji programski jezik za grafiku vizualizacije podataka i statističko računanje. Ključne teme kursa su:
- Uvod u statistiku u R
- Uvod u regresionu analizu u R
- Uzorakovanje podataka u R
- Srednja regresija u R
- Testiranje hipoteza u R
5 kurseva na ovom kursu traju po 4 sata, a ukupno vreme završetka je 20 sati.
Knjige sa Amazona
Osnovna matematika za nauku o podacima: Amazon
Ova knjiga je odličan izvor za pronalaženje svih potrebnih tema iz matematike, kao što su linearna algebra, račun, verovatnoća, i naravno statistika. Knjiga objašnjava i prikazuje primenu neuronskih mreža, linearne regresije i logističke regresije u projektima nauke o podacima.
Takođe ćete naučiti kako da izvedete statističku značajnost i interpretirate p-vrednosti iz opsežnog skupa podataka primenom testiranja hipoteza i deskriptivne statistike. Knjiga je dostupna kao e-knjiga za Kindle uređaje i meki povez za one koji preferiraju fizičke knjige.
Praktična statistika za stručnjake za podatke: Amazon
Naučite praktične statistike za nauku o podacima i njihovu primenu pomoću programskih jezika Python i R bez napora iz ove Amazon knjige. Autor izričito navodi koji deo statistike je neophodan stručnjacima za podatke, a koji nije.
Knjiga će obraditi ključne statističke funkcije kao što su nasumično uzorkovanje, regresiona analiza, tehnike klasifikacije i metode mašinskog učenja. Ovu korisnu knjigu možete posedovati u mekom povezu, spirilnom povezu ili digitalnoj verziji za Kindle.
Naked Statistics: Amazon
Ova knjiga vas uči osnovnim alatima statistike za nauku o podacima. Dobićete kratko i lako razumljivo objašnjenje statističkih koncepata kao što su regresiona analiza, korelacija, zaključivanje i još mnogo toga.
Proučavajući i razumevajući različite potrebe učenika, Amazon je ovu knjigu učinio dostupnom u formatima kao što su Kindle, tvrdi povez, MP3 kompakt disk, meki povez i audio knjiga.
Zaključak
Ako ste stručnjak za podatke srednjeg nivoa ili ekspert, već znate važnost statistike za nauku o podacima. Novi diplomci mogu je naučiti koristeći resurse navedene u ovom članku.
Poznavanje statističkih lekcija koje su vam potrebne za nauku o podacima, uštedeće vam mesece u učenju celokupne statistike. Ovo dragoceno znanje možete pronaći istraživanjem bilo kog ili svih navedenih resursa kako biste postali uspešan stručnjak za podatke.
Možda će vas zanimati i učenje o poboljšanju performansi vaših ML modela.