学习数据科学统计学的 20 个最佳免费和付费资源

数据科学促进了智能、企业、金融机构、医疗中心等对 PB 数据的有利利用。 数据科学由数学学科、统计学提供支持。 因此,学习数据科学的统计学,成为一名成功的数据科学家。

本文展示了一些著名的、简洁明了的视频资源和在线课程,可帮助您轻松学习数据科学统计。 继续阅读,在您的数据科学之旅中领先一步。

为什么要学习数据科学的统计学?

网站和应用程序每秒都在收集大量数据。 但在有模式之前,它们没有任何意义。 统计数据可以帮助您通过寻找模式来理解原始数据。

一旦数据科学家获得大数据集,他们就会应用描述性统计数据将调查或观察结果转化为提供洞察力的东西。

然后,数据科学家使用推论统计来分析整个数据集的一小部分,以将发现与数据集的来源联系起来,例如一个国家的人口。

因此,您需要学习统计学来回答数据科学问题,例如:

  • 任何数据集或调查数据的重要特征
  • 设计产品开发策略的方法
  • 设置性能指标及其表格
  • 预测项目的预期或常见结果
  • 保留有效数据并丢弃噪声

统计学在数据科学中的重要性

数据清理

统计数据对于验证数据是否根据调查计划收集非常有用。 统计方法还可以帮助数据科学家消除噪音、伪造数据、不相关数据和冗余数据。 因此,结构化数据可以作为任何机器学习程序的输入。

分析数据

在数据分析中,您必须应用均值、中位数、众数、方差和分布等统计函数。 此外,对于预测,统计数据有助于预测数据模型的特定结果。

统计数据是理解数据、改进数据模型以及数据集为何产生特定值的关键。

分类方法

逻辑回归是数据科学家过度使用的一种方法。 他们根据数据模型中观察到的模式应用此统计函数来预测定性响应。

聚类

还有一个重要的统计功能可以帮助数据科学家区分人群。 例如,数据科学家可以应用聚类来隔离不同年龄段的客户并投放有针对性的广告,以最大限度地降低成本并提高转化率。

现在,在下面找到一些数据科学的基本学习资源。

免费课程和视频资源

以下是 YouTube 上提供的一些免费课程。 此外,您还会发现一些提供免费学习内容的顶级 edTech 平台。

伟大的学习

通过观看这个 Great Learning YouTube 视频课程,开始了解数据科学中对统计数据的需求。 该视频时长 7 小时 12 分钟,解释了数据科学统计的各种重要功能。

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例如,它解释了机器学习和统计学之间的关系、数据集的类型、相关性、概率论、二项分布等等。

速成班

YouTube 频道 CrashCourse 的 CrashCourse 统计数据是数据科学有志者学习统计数据的绝佳来源。 有 44 个视频内容解释了数据科学和机器学习专有的所有统计功能。

您需要按照视频出现的顺序观看视频,以便有组织地学习课程。 您可能想坐在笔和纸上练习视频中讨论的统计问题。

免费代码营

想知道关于数据科学统计学的大学课程是什么样的吗? 在 YouTube 上观看由 Free Code Camp 提供的质量统计课程视频。

一旦你认真完成课程,你将学习收集、总结、组织和解释数据的技能。 您还可以总结演出数据集。

可汗学院

另一个详细的统计在线学习内容是可汗学院的 YouTube 视频。

它是有关统计各种主题的视频讲座的组织列表。 有 67 个免费视频讲座可供您随意访问。

马林的统计数据

Marin 访问 YouTube 频道 MarinStatsLectures-R Programming & Statistics 并提供有关数据科学统计的详尽系列讲座。

有 50 个讲座视频,涵盖基本的统计功能,如研究设计、分布、Z 分数等。

365 数据科学

这个关于统计简介的 365 Data Science YouTube 视频涵盖了数据科学家所需的统计功能。

偏度、方差、测量水平、数值变量等,是讲座将涵盖的一些值得注意的统计主题。

统计任务

观看来自 StatQuest 的关于 ML 的免费 YouTube 讲座,通过并排应用统计函数来学习机器学习。

此播放列表中有 84 个视频讲座。 您将学习有趣的统计函数,如偏差、方差、多元回归和逻辑回归。

优达学城

通过一些免费资源开始学习新技能是明智的一步。 它可以帮助您了解技能并了解成功获得技能所需的努力。 要学习数据科学的统计学,你可以以同样的方式使用这个 Udacity 课程。

您将学习数据科学所需的统计函数,例如:

  • 可能性
  • 估计
  • 发现数据中的关系
  • 回归分析
  • 推理
  • 正态分布和异常值

该课程对所有人开放。 代数的基本知识将有助于执行练习任务。

贝叶斯统计简介:Udemy

贝叶斯统计是一种探索假设概率的统计推断方法。 数据科学家以多种方式使用此统计功能。 您可以通过查看此 Udemy 课程免费学习整个概念。

您将在包含 14 个讲座的 4 个简洁部分中学习贝叶斯统计。 完成课程大约需要 1 小时 18 分钟。 您可以随时复习课程,以记住和理解这些概念。

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统计学导论:Coursera

这是斯坦福大学的一门课程,由同一所大学的教员教授,并通过 Coursera 在线授课。 此免费课程也是自定进度的培训材料,因此您可以根据自己的日程安排更改截止日期。

主要课程内容是:

  • 数据探索的描述性统计
  • 收集和采样数据
  • 概率论
  • 二项分布
  • 回归分析

完成所有课程大约需要 15 个小时。 最后,您将获得成功完成的证书。

统计和概率:可汗学院

想免费学习数据科学的统计和概率吗? 您必须尝试可汗学院的游戏化学习内容。 课程内容包括数据科学概率和统计学的基础知识。

本内容共有 16 节课。 最后,有一个课程挑战来测试您对所教课程的技能和知识。 此外,该课程通过视频讲座提供课程。 因此,这是一门适合在职专业人士的自定进度课程。

使用 Python 进行数据科学统计:Coursera

IBM 已提供此 Coursera 课程。 这是一门学习数据科学统计学基础原理的高度客观的课程。 值得注意的课程主题是:

  • 数据收集
  • 数据汇总的描述性统计
  • 可视化和显示数据
  • 概率分布
  • 假设检验
  • 方差分析或方差分析
  • 相关和回归分析

预计课程完成时间为 14 小时。 如果您是一名在职专业人士,请不要担心,因为它是一门完整的在线自学课程。

机器学习专业数学:Coursera

数学离不开机器学习、人工智能和数据科学。 通过注册此 Coursera 课程,您可以准确了解成为上述领域中成功专业人士所需的知识。

伦敦帝国理工学院通过领先的在线课程平台 Coursera 提供该课程。 这是一个由四位资深教练提供的3个培训课程。 每周 4 小时,您可以在 4 个月内完成培训。

付费在线课程

如果您还在寻找涵盖整个学科的详尽学习内容,这里有一些付费学习资源供您使用:

数据科学和数据分析的统计和数学:Udemy

如果你想学习概率论和统计学来应用商业分析和数据科学功能,你必须看看这个 Udemy 课程。 一些值得注意的教训是:

  • 均方根偏差 (RMSE)
  • 平均绝对误差 (MAE)
  • 假设检验
  • 零假设显着性检验或 p 值
  • I型和II型错误
  • 描述性统计
  • 概率论
  • 多元线性回归

这是一个自定进度的在线培训课程,包含 91 个讲座,涵盖 9 个部分。 预计课程内容长度为 11 小时 24 分钟。

成为概率与统计大师:Udemy

学习理论是不够的。 您需要练习示例问题和问题来测试您的信心。 因此,您可以查看此 Udemy 课程以获取想法和示例问题。 一些关键的课程主题是:

  • 基本数据可视化工具,如饼图、条形图、维恩图、点图、直方图等
  • 使用 Z 分数、标准差、正态分布、方差和均值对数据进行统计分布
  • 回归分析
  • 数据采样
  • 假设检验
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该课程由10个部分和141个讲座视频组成。 在每个部分的最后,还有一个练习测试。 在整个课程结束时,有一个期末考试。

Python 统计基础知识:DataCamp

Python 是数据科学的重要编程语言。 因此,您需要学习如何使用 Python 编码实现统计。 这个 DataCamp 技能课程可以帮助您从 Python 的角度学习统计数据。 精彩的课程内容:

  • 汇总统计和概率
  • 统计模型,如物流和线性回归
  • 数据采样技术
  • 通过执行假设检验从广泛的数据集中得出结论

整个技能轨道由 5 门课程组成。 每门课程时长为 4 小时。 因此,完成技能轨道需要 20 个小时。

R 统计基础知识:DataCamp

DataCamp 的另一个技能轨道可帮助您使用 R 语言学习数据科学的统计数据。 R 是用于数据可视化图形和统计计算的最流行的编程语言。 关键技能跟踪主题是:

  • R中的统计介绍
  • R中的回归分析简介
  • R中的数据采样
  • R中的中间回归
  • R中的假设检验

该技能赛道上的 5 门课程每门 4 小时,总完成时间为 20 小时。

来自亚马逊的书籍

数据科学基础数学:亚马逊

这本书是一个很好的资源,可以找到所有必需的数学主题,比如线性代数、微积分、概率,更不用说统计了。 这本书解释并展示了神经网络、线性回归和逻辑回归在数据科学项目中的应用。

您还将学习通过应用假设检验和描述性统计从广泛的数据集中推导统计显着性和解释 p 值。 这本书可作为 Kindle 设备的电子书和喜欢实体书的人的平装本。

数据科学家实用统计:亚马逊

从这本亚马逊书籍中轻松学习数据科学的实用统计及其使用 Python 和 R 编程语言的实施。 作者明确描述了数据科学家需要哪些统计数据,哪些不需要。

本书将涵盖关键的统计功能,如随机抽样、回归分析、分类技术和机器学习方法。 您可以将这本方便的书作为平装本、螺旋装订本或 Kindle 数字副本拥有。

裸体统计:亚马逊

本书教你数据科学中不可或缺的统计工具。 您将获得对回归分析、相关性、推理等统计概念的简要且易于理解的说明。

通过研究和了解学习者的各种需求,亚马逊将本书提供为 Kindle、精装、MP3 光盘、平装本和有声读物等格式。

结论

如果您是中级或专家级数据科学家,您已经知道统计数据对数据科学的重要性。 应届毕业生可以按照本文上述内容进行学习。

了解数据科学需要哪些统计课程后,您将投入大量时间学习整个统计数据。 您可以通过探索上述任何或所有资源来找到这些宝贵的知识,从而成为一名数据科学家。

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