La ciencia de datos facilita el uso rentable de petabytes de datos por parte de empresas inteligentes, instituciones financieras, centros de atención médica y más. Y la ciencia de datos está impulsada por la disciplina matemática, la estadística. Por lo tanto, aprenda estadísticas para la ciencia de datos para convertirse en un científico de datos exitoso.
Este artículo muestra algunos recursos de video famosos, breves y concisos y cursos en línea que lo ayudarán a aprender estadísticas de ciencia de datos sin esfuerzo. Siga leyendo para dar un paso adelante en su viaje de ciencia de datos.
Tabla de contenido
¿Por qué debería aprender estadísticas 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 hay un patrón. Las estadísticas lo ayudan a dar sentido a los datos sin procesar al encontrar un patrón.
Una vez que los científicos de datos obtienen grandes conjuntos de datos, aplican estadísticas descriptivas para transcribir las encuestas u observaciones en algo que proporcione información.
Luego, los científicos de datos usan estadísticas inferenciales para analizar pequeñas partes del conjunto de datos completo para relacionar los hallazgos con la fuente del conjunto de datos, como una población en un país.
Por lo tanto, debe aprender estadísticas para responder preguntas de 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.
- Configuración de las métricas de rendimiento y sus tablas
- Predecir los resultados esperados o comunes de un proyecto
- Retención de datos válidos y eliminación de ruido
Importancia de las estadísticas en la ciencia de datos
Limpieza de datos
Las estadísticas son poderosas para validar si los datos se recopilaron de acuerdo con el plan de 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 quedan listos como entrada para cualquier programa de aprendizaje automático.
Análisis de datos
En el análisis de datos, debe aplicar funciones estadísticas como la media, la mediana, la moda, la varianza y las distribuciones. Además, para la previsión, las estadísticas ayudan a predecir resultados específicos a partir de un modelo de datos.
Las estadísticas son la clave para comprender los datos, mejorar el modelo de datos y 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 usan en exceso. Aplican esta función estadística para pronosticar respuestas cualitativas basadas 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 clientes y ejecutar anuncios dirigidos para minimizar el costo y maximizar la tasa de conversión.
Ahora, encuentre a continuación algunos recursos de aprendizaje esenciales para la ciencia de datos.
Cursos gratuitos y recursos de video
Los siguientes son algunos cursos gratuitos que están disponibles en YouTube. Además, encontrará algunas de las principales plataformas de edTech que ofrecen contenido de aprendizaje gratuito.
gran aprendizaje
Comience a aprender sobre la necesidad de estadísticas en la ciencia de datos viendo este curso de video de Great Learning YouTube. El video dura 7 horas y 12 minutos y explica varias funciones vitales de las estadísticas para la ciencia de datos.
Por ejemplo, explica la relación entre el aprendizaje automático y las estadísticas, los tipos de conjuntos de datos, la correlación, la teoría de la probabilidad, la distribución binomial y más.
Curso acelerado
Estadísticas de CrashCourse del canal de YouTube CrashCourse es una excelente fuente para que los aspirantes a la ciencia de datos aprendan estadísticas. Hay 44 contenidos de video que explican todas las funciones estadísticas exclusivas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Debe ver los videos en orden de aparición para aprender las lecciones de manera organizada. Es posible que desee sentarse con lápiz y papel para practicar los problemas estadísticos discutidos en los videos.
Campamento de código gratuito
¿Quiere saber cómo es un curso universitario de estadística para la ciencia de datos? Mire este video del curso de estadísticas de calidad en YouTube disponible por Free Code Camp.
Una vez que complete la lección con diligencia, aprenderá las habilidades para recopilar, resumir, organizar e interpretar datos. También podrá concluir conjuntos de datos de conciertos.
academia Khan
Otro elaborado contenido de aprendizaje en línea sobre estadísticas es este video de YouTube de Khan Academy.
Es una lista organizada de conferencias en video sobre varios temas de estadística. Hay 67 conferencias en video disponibles gratuitamente para acceder a todas las que desee.
Estadísticas por Marín
Marin usa el canal de YouTube MarinStatsLectures-R Programación y estadísticas y ofrece una serie de conferencias exhaustivas sobre estadísticas para la ciencia de datos.
Hay 50 videos de conferencias que cubren funciones estadísticas esenciales como diseños de estudios, distribuciones, Z-Scores, etc.
365 Ciencia de datos
Este video de YouTube de 365 Data Science sobre Introducción a las estadísticas cubre las funciones requeridas de las estadísticas que son necesarias para los científicos de datos.
La asimetría, la varianza, los niveles de medición, las variables numéricas, etc., son algunos de los temas estadísticos notables que cubrirá la conferencia.
Estadísticas
Aprenda el aprendizaje automático mediante la aplicación de funciones estadísticas en paralelo al ver esta conferencia gratuita de YouTube sobre ML de StatQuest.
Hay 84 conferencias en video en esta lista de reproducción. Aprenderá funciones estadísticas interesantes como el sesgo, la varianza, la regresión múltiple y la regresión logística.
audacia
Es un paso inteligente comenzar a aprender una nueva habilidad revisando algunos recursos gratuitos. Le ayuda a tener una idea de la habilidad y conocer los esfuerzos necesarios para adquirirla con éxito. Para aprender estadísticas para la ciencia de datos, puede usar este curso de Udacity de la misma manera.
Aprenderá las funciones estadísticas requeridas para la ciencia de datos como:
- Probabilidad
- Estimacion
- Descubrir relaciones en los datos
- Análisis de regresión
- Inferencia
- Distribución normal y valores atípicos
El curso está abierto a todo el mundo. El conocimiento básico de álgebra será útil para realizar las tareas de práctica.
Introducción a las estadísticas bayesianas: Udemy
La estadística bayesiana es un método de inferencia estadística para explorar la probabilidad de una hipótesis. Los científicos de datos usan esta función estadística de muchas maneras. Puede aprender todo el concepto de forma gratuita consultando este curso de Udemy.
Aprenderá estadísticas bayesianas en 4 secciones sucintas que contienen 14 conferencias. Tomará alrededor de 1 hora y 18 minutos completar el curso. Puede repasar el curso tantas veces como desee para memorizar y comprender los conceptos.
Introducción a la estadística: Coursera
Es un curso de la Universidad de Stanford impartido por un cuerpo docente de la misma universidad y entregado en línea a través de Coursera. Este curso gratuito también es material de capacitación autodidacta para que pueda cambiar los plazos de acuerdo con su horario.
El contenido clave del curso es:
- Estadísticas descriptivas para la exploración de datos
- Recopilación y muestreo de datos
- Teoría de probabilidad
- Distribución binomial
- Análisis de regresión
Tomará alrededor de 15 horas completar todas las lecciones. Finalmente, obtendrá un certificado por completar con éxito.
Estadística y probabilidad: Khan Academy
¿Quieres aprender estadística y probabilidad para la ciencia de datos de forma gratuita? Debes probar este contenido de aprendizaje gamificado de Khan Academy. El contenido del curso incluye los fundamentos de probabilidad y estadística para la ciencia de datos.
Hay 16 lecciones en este contenido. Al final, hay un desafío de curso para poner a prueba sus habilidades y conocimientos de las lecciones impartidas. Además, el curso ofrece lecciones a través de conferencias en video. Por lo tanto, es un curso a su propio ritmo adecuado para profesionales en el trabajo.
Estadísticas para ciencia de datos con Python: Coursera
IBM ha puesto a disposición este curso de Coursera. Es un curso altamente objetivo para aprender los principios básicos de las estadísticas para la ciencia de datos. Los temas destacados del curso son:
- Recopilación de datos
- Estadísticas descriptivas para el resumen de datos
- Visualización y visualización de datos.
- Distribuciones de probabilidad
- prueba de hipótesis
- Análisis de 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 que trabaja, ya que es un curso completo en línea y a su propio ritmo.
Especialización en Matemáticas para el Aprendizaje Automático: Coursera
Las matemáticas son inseparables del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Puedes aprender exactamente lo que necesitas para convertirte en un profesional exitoso en los nichos anteriores inscribiéndote en este curso de Coursera.
El Imperial College of London ofrece este curso a través de Coursera, la plataforma líder de cursos en línea. Se trata de un curso de formación de 3 impartido por cuatro instructores veteranos. Con 4 horas por semana, puede completar la capacitación en 4 meses.
Cursos en línea pagados
Si también está buscando contenido de aprendizaje exhaustivo que cubra toda la disciplina, aquí hay algunos recursos de aprendizaje pagados para usted:
Estadísticas y matemáticas para ciencia de datos y análisis de datos: Udemy
Si desea aprender la teoría de la probabilidad y las estadísticas para aplicar el análisis comercial y las funciones de ciencia de datos, debe consultar este curso de Udemy. Algunas lecciones notables son:
- Desviación cuadrática media raíz (RMSE)
- Error absoluto medio (MAE)
- Prueba de hipótesis
- Prueba de significación de hipótesis nula o valor p
- Error tipo I y tipo II
- Estadísticas descriptivas
- Teoría de probabilidad
- Regresión lineal múltiple
Es un curso de capacitación en línea a su propio ritmo con 91 conferencias que abarcan nueve secciones. La duración estimada del contenido del curso es de 11 horas y 24 minutos.
Conviértete en un maestro de probabilidad y estadística: Udemy
Aprender las teorías no es suficiente. Necesita practicar problemas de muestra y preguntas para probar su confianza. Por lo tanto, puede consultar este curso de Udemy para obtener ideas y preguntas de muestra. 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 y más
- Distribución estadística de datos usando Z-Score, desviación estándar, distribución normal, varianza y media
- Análisis de regresión
- Muestreo de datos
- Prueba de hipótesis
El curso consta de 10 secciones y 141 videos de conferencias. Al final de cada sección, también hay una prueba de práctica. Al final del curso general, 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, debe aprender a implementar estadísticas utilizando la codificación de Python. Esta pista de habilidades de DataCamp puede ayudarlo a aprender estadísticas desde la perspectiva de Python. Increíble contenido del curso:
- Resumen estadístico y probabilidad
- Modelos estadísticos como logística y regresión lineal
- Técnicas de muestreo de datos
- Concluir a partir de un extenso conjunto de datos mediante la realización de una prueba de hipótesis
Toda la pista de habilidades consta de 5 cursos. Cada curso tiene una duración de 4 horas. Por lo tanto, tomaría 20 horas completar la pista de habilidad.
Fundamentos de Estadística con R: DataCamp
Otra pista de habilidades de DataCamp lo ayuda a aprender estadísticas 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 de seguimiento de habilidades son:
- Introducción a la estadística en R
- Introducción al análisis de regresión en R
- Muestreo de datos en R
- Regresión intermedia en R
- Prueba de hipótesis en R
Los 5 cursos en esta pista de habilidades son de 4 horas cada uno, y el tiempo total de finalización 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 matemáticos necesarios, como álgebra lineal, cálculo, probabilidad y, por no hablar de estadística. El libro explica y muestra la aplicación de redes neuronales, regresión lineal y regresión logística en proyectos de ciencia de datos.
También aprenderá a derivar la significación estadística e interpretar los valores p de un extenso conjunto de datos mediante la aplicación de pruebas de hipótesis y estadísticas descriptivas. El libro está disponible como libro electrónico para dispositivos Kindle y en rústica para aquellos a quienes les gustan los libros físicos.
Estadísticas prácticas para científicos de datos: Amazon
Aprenda estadísticas prácticas para la ciencia de datos y su implementación utilizando Python y el lenguaje de programación R sin esfuerzo de este libro de Amazon. El autor describe explícitamente qué parte de las estadísticas es necesaria para los científicos de datos y qué parte no lo es.
El libro cubrirá funciones estadísticas clave como muestreo aleatorio, análisis de regresión, técnicas de clasificación y métodos de aprendizaje automático. Puede tener este práctico libro como una copia de bolsillo, una copia encuadernada en espiral o una copia digital para Kindle.
Estadísticas desnudas: Amazonas
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 análisis de regresión, correlación, inferencia y más.
Al estudiar y comprender las diversas necesidades de los alumnos, Amazon ha hecho que este libro esté disponible en formatos como Kindle, tapa dura, disco compacto MP3, tapa blanda y audiolibro.
Conclusión
Si eres un científico de datos de nivel medio o experto, ya conoces la importancia de las estadísticas para la ciencia de datos. Los recién graduados pueden aprender eso como se describe anteriormente en este artículo.
Al saber qué lecciones de estadística se requieren para la ciencia de datos, invertirá muchos meses aprendiendo la totalidad de las estadísticas. Puede encontrar este valioso conocimiento explorando cualquiera o todos los recursos anteriores para convertirse en un científico de datos.
También puede estar interesado en el aprendizaje por refuerzo para sus modelos ML.