Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
Introducción a la estadística y el aprendizaje automático:
¿Qué es la Estadística? ¿Cuáles son los tipos de conceptos estadísticos que debe conocer?
La estadística es una de las disciplinas más conocidas que se centra principalmente en la recopilación de datos, la organización de datos, el análisis de datos, la interpretación de datos y la visualización de datos. Anteriormente, estadísticos, economistas y propietarios de empresas practicaban la estadística para calcular y representar datos relevantes en su campo. Hoy en día, las estadísticas han asumido un papel fundamental en varios campos como la ciencia de datos, el aprendizaje automático, el rol de analista de datos, el rol de analista de inteligencia empresarial, el rol de ciencias de la computación y mucho más.
Si bien, se nos presentan ciertos conceptos estadísticos como tendencia central y desviación estándar mucho antes. Hay muchos conceptos estadísticos más importantes que debemos aprender e implementar para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Aprendamos sobre la terminología básica de la estadística y sus categorías.
Terminologías básicas en estadística:
Para convertirnos en maestros en el programa estadístico debemos estar familiarizados con ciertas terminologías. Son:
- Población: una población es el conjunto de recursos desde donde podemos recopilar datos
- Muestra: A Muestra no es más que un subconjunto de la población que se utiliza para el muestreo de datos y estadísticas inferenciales para predecir el resultado.
- VariableEn estadística y matemáticas, una "variable" es un símbolo que representa un valor que puede cambiar o variar. Existen diferentes tipos de variables, como las cualitativas, que describen características no numéricas, y las cuantitativas, que representan cantidades numéricas. Las variables son fundamentales en experimentos y estudios, ya que permiten analizar relaciones y patrones entre diferentes elementos, facilitando la comprensión de fenómenos complejos....: A Variable puede ser un número, una característica o una cantidad contable. También se le puede llamar punto de datos.
- Distribución de probabilidad: A Distribución de probabilidad es un concepto matemático que principalmente da las probabilidades de ocurrencia de diferentes resultados posibles generalmente para un experimento realizado por estadísticos.
- Estadístico Parámetro: El parámetro estadístico o poblacional es básicamente una cantidad que ayuda a indexar una familia de distribuciones de probabilidad como la media, la medianaLa mediana es una medida estadística que representa el valor central de un conjunto de datos ordenados. Para calcularla, se organizan los datos de menor a mayor y se identifica el número que se encuentra en el medio. Si hay un número par de observaciones, se promedia los dos valores centrales. Este indicador es especialmente útil en distribuciones asimétricas, ya que no se ve afectado por valores extremos.... o la moda de una población.
Tipos de conceptos estadísticos:
- Estadísticas descriptivas -La estadística descriptiva es un concepto que nos permite analizar y resumir datos y organizarlos en forma de gráfico de números, diagramas de barras, histograma, gráfico circularEl gráfico circular, también conocido como diagrama de sectores, es una representación visual que muestra la proporción de diferentes partes respecto a un todo. Se utiliza comúnmente en estadísticas para ilustrar la distribución de datos categóricos. Cada sección del gráfico representa un porcentaje del total, facilitando la comparación entre categorías. Su diseño claro y conciso lo convierte en una herramienta efectiva para la presentación de información cuantitativa...., etc. La estadística descriptiva es simplemente un proceso para describir nuestros datos existentes. Transforma las observaciones sin procesar en algunos datos significativos que se pueden interpretar y utilizar más. Conceptos como desviación estándar, tendencia central, se utilizan ampliamente en todo el mundo cuando se trata de aprender estadística descriptiva.
- Estadística inferencial – La estadística inferencial por otro lado es un concepto importante que se ocupa de sacar conclusiones a partir de pequeñas muestras recogidas de toda la población. Por ejemplo, durante una encuesta electoral, la gente a menudo querrá predecir los resultados de la encuesta a pie de urna para realizar una encuesta en varias partes del estado o país y registrar su opinión. Con base en la información que han recopilado, tienden a sacar conclusiones y hacer inferencias para predecir resultados para toda la población.
Ahora que conocemos los tipos de estadísticas, es muy importante admitir el papel fundamental de los conceptos estadísticos en la ciencia de datos y el aprendizaje automático, y cómo ambos son dos áreas de estudio estrechamente relacionadas. Las estadísticas de ciencia de datos realmente nos ayudan a seleccionar, evaluar e interpretar modelos predictivos para casos de uso de ciencia de datos.
Estadística y ciencia de datos
El concepto central de aprendizaje automático y ciencia de datos se basa completamente en estadísticas. Por lo tanto, es importante aprender a fondo los fundamentos de la estadística para resolver problemas del mundo real.
Si antes no se sentía cómodo con las estadísticas, le explicaremos ciertos conceptos que necesita dominar para poder avanzar en su viaje por la ciencia de datos. Necesita sentirse cómodo mientras aprende ecuaciones matemáticas y fórmulas y teorías estadísticas para saber qué aplicar y dónde. Es difícil, sin duda, pero vale la pena aprender la asignatura.
Desde el análisis de datos exploratorios hasta el diseño de la prueba de hipótesis, las estadísticas juegan un papel crucial en la resoluciónLa "resolución" se refiere a la capacidad de tomar decisiones firmes y cumplir con los objetivos establecidos. En contextos personales y profesionales, implica definir metas claras y desarrollar un plan de acción para alcanzarlas. La resolución es fundamental para el crecimiento personal y el éxito en diversas áreas de la vida, ya que permite superar obstáculos y mantener el enfoque en lo que realmente importa.... de muchos problemas en diversas industrias y sectores, especialmente para los científicos de datos.
¿Por qué debería dominar los conceptos de estadística?
Hoy en día, casi todas las empresas se han basado en datos y utilizan varios conceptos para interpretar sus datos existentes. Ahí es donde entran en juego los conceptos estadísticos fundamentales y sus implementaciones nos ayudan a describir los datos que tenemos a mano.
Para resolver los problemas continuos en la empresa y predecir una mejor estrategia para mejorar el margenEl margen es un término utilizado en diversos contextos, como la contabilidad, la economía y la impresión. En contabilidad, se refiere a la diferencia entre los ingresos y los costos, lo que permite evaluar la rentabilidad de un negocio. En el ámbito editorial, el margen es el espacio en blanco alrededor del texto en una página, que facilita la lectura y proporciona una presentación estética. Su correcta gestión es esencial... de beneficio de la empresa, necesitamos aprender conceptos que nos ayuden a comprender los datos y categorizarlos según sus características. Afortunadamente, las estadísticas tienen un conjunto de herramientas que nos ayudan a organizar y visualizar los datos y proporcionar información útil.
Por lo tanto, se ha vuelto crucial dominar los conceptos estadísticos en este momento. Hay muchos cursos y libros en línea que están disponibles para ayudarnos a mejorar nuestro conocimiento y convertirnos en mejores científicos de datos.
Cómo entender los datos actuales
Básicamente, los datos no son más que una colección de observaciones que están presentes en el sistema de nuestra empresa. Con la ayuda de estadísticas descriptivas, podemos recopilar, organizar, categorizar, muestrear y visualizar los datos para tomar decisiones informadas para la empresa.
También podemos utilizar estadísticas inferenciales para predecir resultados. En general, este concepto se utiliza cuando realizamos encuestas o estudios de mercado, tendemos a recopilar muestras de datos y, en base a eso, predecimos los hallazgos para toda la población de esa ubicación en particular.
Aquí hay ciertos conceptos que debe dominar para convertirse en un mejor practicante de la ciencia de datos:
✔ Necesita calcular y aplicar medidas de tendencia central a datos agrupados y desagrupados.
✔ Debe sentirse cómodo resumiendo, presentando y visualizando datos, de manera que los informes obtenidos sean claros y brinden información práctica a las partes interesadas y propietarios de negocios de su empresa.
✔ También es necesario realizar pruebas de hipótesis que se deben utilizar para conjuntos de datos comunes.
✔ Realice rigurosas pruebas de correlación y análisis de regresión para enviar los datos.
✔ Implemente conceptos estadísticos usando R & Python y demuestre su competencia en este programa.
✔ Dominar herramientas como Excel, Tableau, Power Bi para representar los datos en un formato adecuado.
¿Cuál es la importancia de las estadísticas en nuestra vida diaria?
Afortunadamente para nosotros, las estadísticas pueden ayudarnos a responder preguntas importantes sobre datos como:
- Entre los puntos de datos disponibles, qué características son importantes para que desarrollemos el modelo.
- ¿Cuál es la mejor forma de realizar el experimento?
- ¿Cómo diseñar una estrategia basada en los resultados del experimento?
- ¿En qué métricas de rendimiento debería centrarse?
- ¿Cómo interpretar el resultado?
- ¿Cómo diferenciar entre datos válidos y de ruido?
Todas estas son preguntas comunes e importantes que tienen importancia estadística, y los equipos de datos deben responderlas para realizar mejor sus tareas.
Estos son algunos de los consejos que debe conocer para comenzar con el programa estadístico. Hay muchos cursos que te ayudarán a mejorar tus conocimientos y a convertirte en un mejor profesional.
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