Привіт усім data scientists-початківцям!
Ви коли-небудь замислювалися, чому статистика має таке велике значення в науці про дані?
Сьогодні давайте розберемося в цьому разом! У цій статті ми розглянемо, чому статистика не просто важлива, а необхідна у світі науки про дані.
Чому #1: Основа науки про дані: Статистика
Статистика – це як фундамент будівлі в науці про дані.
Це те, що тримає все разом. Без статистики дані – це просто набір чисел без сенсу.
Статистика перетворює ці цифри на інформацію, яку ми можемо використовувати, наприклад, для розуміння тенденцій, прогнозування та прийняття обґрунтованих рішень.
Статистичні теми, що відповідають вищезазначеній меті:
Описова статистика: Розуміння основних показників, таких як середнє, медіана, мода та стандартне відхилення.
Візуалізація даних: Використання графіків та діаграм для розуміння та передачі тенденцій даних.
Кореляція та причинно-наслідковий зв’язок: Розрізнення взаємозв’язків та причинно-наслідкових сценаріїв у даних.
Чому #2: Розшифровка мови даних
Подумайте про статистику як про перекладача.
Вона допомагає нам зрозуміти мову даних. За допомогою статистики ми можемо прочитати, що дані намагаються нам сказати, виявити приховані закономірності і навіть передбачити майбутні тенденції. Це розуміння має вирішальне значення у світі, де дані – король.
Статистичні теми, що відповідають вищезазначеній меті:
Розвідувальний аналіз даних (EDA): Методи узагальнення та візуалізації основних характеристик набору даних.
Розпізнавання закономірностей: Виявлення тенденцій, відхилень і закономірностей у даних.
Вивідна статистика: Здійснення прогнозів щодо популяції на основі вибірки.
Чому #3: Сила предиктивного аналізу
Однією з найкрутіших частин статистики в науці про дані є предиктивний аналіз.
Це як мати кришталеву кулю, яка дозволяє нам зазирнути в майбутнє. Аналізуючи минулі дані, статистика допомагає нам робити обґрунтовані припущення про те, що може статися далі, що є безцінним у таких галузях, як маркетинг, фінанси та охорона здоров’я.
Статистичні теми відповідають вищезазначеній меті:
Регресійний аналіз: Розуміння взаємозв’язків між змінними та прогнозування.
Аналіз часових рядів: Аналіз точок даних, зібраних або впорядкованих у часі.
Алгоритми машинного навчання: Використання статистичних моделей для задач прогнозування та класифікації.
Чому #4: Статистика у вирішенні проблем
У реальному світі аналітики даних використовують статистику для вирішення складних завдань.
Чи то визначення найкращого способу доставки посилок, чи то розуміння поведінки споживачів, статистика надає інструменти для пошуку ефективних та дієвих рішень.
Статистичні теми відповідають вищезазначеній меті:
Перевірка гіпотез: Оцінка припущень або теорій за допомогою статистичних методів.
Експериментальний дизайн: Планування експериментів для перевірки гіпотез та аналізу результатів.
Теорія прийняття рішень: Застосування ймовірності та статистики для прийняття рішень в умовах невизначеності.
Чому #5: Кращі рішення зі статистичними даними
Статистика допомагає підприємствам та організаціям приймати кращі рішення.
Статистично аналізуючи дані, ми можемо зрозуміти ризики, можливості та тенденції. Це призводить до більш розумних стратегій та кращих результатів.
Статистичні теми, що відповідають вищезазначеній меті:
Аналіз ризиків: Оцінка ймовірності та впливу ризиків за допомогою статистичних методів.
Статистичний контроль процесів: Моніторинг і контроль процесів для забезпечення якості та ефективності.
Байєсівська статистика: Оновлення ймовірності гіпотези в міру того, як з’являється більше доказів.
Чому #6: Виклик великих даних
В епоху великих даних важливість статистики стрімко зросла.
З такою великою кількістю доступної інформації статистика є ключем до того, щоб знайти в ній сенс. Вона допомагає нам відфільтрувати шум і зосередитися на тому, що дійсно важливо.
Статистичні теми, що відповідають вищезазначеній меті:
Інтелектуальний аналіз даних: Вилучення закономірностей з великих наборів даних за допомогою статистики та машинного навчання.
Багатовимірний аналіз: Аналіз більш ніж двох змінних для розуміння складних взаємозв’язків між даними.
Аналіз багатовимірних даних: Методи аналізу даних з великою кількістю змінних.
Чудові новини для моїх читачів!
Перш ніж завершити цю статтю, я хочу поділитися з вами чимось особливим.
Я радий представити свою останню електронну книгу: «ГОТОВІСТЬ ДО ІНТЕРВ’Ю: мої особисті нотатки з “Практичної статистики для науковців з даних”». І я роздаю цю електронну книгу БЕЗКОШТОВНО першим 30 клієнтам. Щоб отримати її, використовуйте код знижки «FIRST30».
ОТРИМАТИ або КУПИТИ ЗАРАЗ: https://codewarepam.gumroad.com/l/hpjmvh?a=210727507
Цей всеосяжний посібник – скарбниця знань, ретельно розроблена, щоб покращити ваше розуміння статистики у практичному світі науки про дані.
Зображення для підглядання
«Корнельські записки»:
Що всередині?
Пориньте в розділи, наповнені інформацією про аналіз дослідницьких даних, статистичне тестування, регресію, класифікацію та алгоритми машинного навчання. І знаєте що?
У цій електронній книзі – мої «корнельські нотатки», які я зробив під час читання книги Пітера Брюса, Ендрю Брюса та Пітера Гедека «Практична статистика для науковців, що працюють з даними».
Чому саме ця електронна книга?
- Практичний підхід: Кожна глава розроблена таким чином, щоб надати вам практичні знання та застосування статистичних методів у реальному світі.
- Різноманітні теми: Ця електронна книга охоплює все – від основ фреймів даних та індексів до складнощів алгоритмів машинного навчання.
- Ідеально підходить для підготовки до співбесіди: Незалежно від того, чи ви є науковцем-початківцем, чи готуєтесь до наступної важливої співбесіди, ця електронна книга стане вашим незамінним помічником.
Висновок
У світі науки про дані, що постійно розвивається, статистика є стовпом знань і розуміння.
Це маяк, який веде дослідників даних через море даних, допомагаючи їм розкрити таємниці, приховані в цифрах. Для тих, хто занурюється в науку про дані, використання статистики – це не просто вибір, це необхідність.
А з такими ресурсами, як моя електронна книга, про яку йшлося вище, ви на шляху до того, щоб стати майстром у цій захоплюючій галузі.
Ця електронна книга – це не просто читання, це досвід. Вона стане вашим помічником у розшифровці складнощів науки про дані та статистики. Отже, ви готові підняти свої навички на новий рівень?
Візьміть свій примірник зараз і вирушайте в подорож навчання та відкриттів!
⭐️ Мій магазин Gumroad:https://codewarepam.gumroad.com/
Підпишіться на мою розсилку, щоб регулярно отримувати безкоштовні електронні книги, тренди в галузі штучного інтелекту та кейси з науки про дані. Підпишіться зараз!
Електронна книга-бестселер:
50+ найкращих ChatGPT-персонажів для індивідуальних інструкцій
Безкоштовні електронні книги:
- Опановуємо мистецтво швидкого інжинірингу
- Топ 50+ ефективних підказок ChatGPT для аналітиків даних
- Оволодіння ідеальними підказками з мистецтва ШІ: 50+ найкращих підказок
- 200+ найкращих авторських підказок
- Доменна майстерність для претендентів на дані
ОРИГІНАЛ СТАТТІ:Start with “STATISTICS” in Your Data Science Journey
АВТОР СТАТІ:Richard Warepam
🚀Долучайтесь до нашої спільноти Telegram:
🚀Долучайтесь до нашої спільноти FaceBook:
🚀Долучайтесь до нашої спільноти Twiter X:
