Statistiques pour la science des données | Guide du débutant en statistiques pour la science des données

Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.

Introduction aux statistiques et à l'apprentissage automatique:

Qu'est-ce que les statistiques? Quels sont les types de concepts statistiques que vous devez connaître?

La statistique est l'une des disciplines les plus connues qui se concentre principalement sur la collecte de données, organisation des données, l'analyse des données, interprétation des données et visualisation des données. Précédemment, statistiques, les économistes et les propriétaires d'entreprise ont pratiqué les statistiques pour calculer et représenter des données pertinentes dans leur domaine. Aujourd'hui, les statistiques ont assumé un rôle fondamental dans divers domaines tels que la science des données, apprentissage automatique, le rôle d'analyste de données, le rôle d'analyste en intelligence d'affaires, le rôle de l'informatique et bien plus encore.

Oui ok, nous sommes présentés avec certains concepts statistiques tels que la tendance centrale et l'écart-type beaucoup plus tôt. Il existe de nombreux concepts statistiques plus importants que nous devons apprendre et mettre en œuvre pour la science des données et l'apprentissage automatique.. Apprenons la terminologie de base des statistiques et ses catégories.

Terminologies de base en statistique:

Pour devenir maître dans le programme statistique, nous devons être familiers avec certaines terminologies. Fils:

• Ville: une population est l'ensemble des ressources à partir desquelles nous pouvons collecter des données
• Spectacles: UNE Spectacles ce n'est rien de plus qu'un sous-ensemble de la population qui est utilisé pour l'échantillonnage des données et les statistiques inférentielles pour prédire le résultat.
• VariableEn statistique et en mathématiques, ongle "variable" est un symbole qui représente une valeur qui peut changer ou varier. Il existe différents types de variables, et qualitatif, qui décrivent des caractéristiques non numériques, et quantitatif, représentation de grandeurs numériques. Les variables sont fondamentales dans les expériences et les études, puisqu’ils permettent l’analyse des relations et des modèles entre différents éléments, faciliter la compréhension de phénomènes complexes....: UNE Variable peut être un nombre, une caractéristique ou une grandeur comptable. Il peut également être appelé un point de données.
• Distribution de probabilité: UNE Distribution de probabilité c'est un concept mathématique qui donne principalement les probabilités d'occurrence de différents résultats possibles généralement pour une expérience réalisée par des statisticiens.
• Statistique Paramètre: Le paramètre statistique ou de population est essentiellement une quantité qui permet d'indexer une famille de distributions de probabilités en tant que moyenne, la médianLa médiane est une mesure statistique qui représente la valeur centrale d’un ensemble de données ordonnées. Pour le calculer, Les données sont organisées de la plus basse à la plus élevée et le numéro au milieu est identifié. S’il y a un nombre pair d’observations, La moyenne des deux valeurs fondamentales est calculée. Cet indicateur est particulièrement utile dans les distributions asymétriques, puisqu’il n’est pas affecté par les valeurs extrêmes.... ou la mode d'une population.

Types de concepts statistiques:

1. Statistiques descriptives -La statistique descriptive est un concept qui nous permet d'analyser et de résumer des données et de les organiser sous la forme d'un graphique de nombres., diagramme à barres, histogramme, diagramme circulaireLe graphique circulaire, Aussi connu sous le nom de graphique circulaire, est une représentation visuelle qui montre la proportion de différentes parties par rapport à un tout. Il est couramment utilisé en statistique pour illustrer la distribution de données catégorielles. Chaque section du graphique représente un pourcentage du total, faciliter la comparaison entre les catégories. Sa conception claire et concise en fait un outil efficace pour la présentation d’informations quantitatives...., etc. Les statistiques descriptives sont simplement un processus pour décrire nos données existantes.. Transformer les observations brutes en données significatives pouvant être interprétées et utilisées ultérieurement. Des concepts comme l'écart type, tendance centrale, sont largement utilisées dans le monde lorsqu'il s'agit d'apprendre les statistiques descriptives.
2. Statistiques déductives – Les statistiques inférentielles, quant à elles, sont un concept important qui consiste à tirer des conclusions à partir de petits échantillons collectés auprès de l'ensemble de la population.. Par exemple, lors d'un scrutin électoral, les gens voudront souvent prédire les résultats des sondages de sortie pour mener une enquête dans diverses parties de l'État ou du pays et enregistrer leur opinion. Sur la base des informations qu'ils ont recueillies, ont tendance à tirer des conclusions et à faire des inférences pour prédire les résultats pour l'ensemble de la population.

Maintenant que nous connaissons les types de statistiques, il est très important d'admettre le rôle fondamental des concepts statistiques dans la science des données et l'apprentissage automatique, et comment les deux sont deux domaines d'études étroitement liés. Les statistiques de la science des données nous aident vraiment à sélectionner, évaluer et interpréter des modèles prédictifs pour les cas d'utilisation de la science des données.

Statistiques et science des données

Le concept de base de l'apprentissage automatique et de la science des données est entièrement basé sur des statistiques. Donc, il est important d'apprendre à fond les bases des statistiques pour résoudre des problèmes du monde réel.

Si vous n'étiez pas à l'aise avec les statistiques avant, Nous vous expliquerons certains concepts que vous devez maîtriser pour faire avancer votre parcours en science des données. Vous devez vous sentir à l'aise lorsque vous apprenez des équations mathématiques et des formules et théories statistiques afin de savoir quoi appliquer et où. C'est difficile, sans doute, mais le sujet vaut la peine d'être appris.

De l'analyse exploratoire des données à la conception des tests d'hypothèses, les statistiques jouent un rôle crucial dans la résolutionLa "résolution" fait référence à la capacité de prendre des décisions fermes et d’atteindre les objectifs fixés.. Dans des contextes personnels et professionnels, Il s’agit de définir des objectifs clairs et d’élaborer un plan d’action pour les atteindre. La résolution est essentielle à la croissance personnelle et à la réussite dans divers domaines de la vie, car cela vous permet de surmonter les obstacles et de rester concentré sur ce qui compte vraiment.... de nombreux problèmes dans diverses industries et secteurs, surtout pour les data scientists.

Pourquoi maîtriser les notions de statistiques?

Aujourd'hui, presque toutes les entreprises ont été axées sur les données et utilisent divers concepts pour interpréter leurs données existantes. C'est là que les concepts statistiques fondamentaux entrent en jeu et que leurs implémentations nous aident à décrire les données disponibles..

Pour résoudre les problèmes continus dans l'entreprise et prédire une meilleure stratégie pour améliorer le margeLa marge est un terme utilisé dans divers contextes, comme la comptabilité, Économie et imprimerie. En comptabilité, fait référence à la différence entre les revenus et les coûts, qui permet d’évaluer la rentabilité d’une entreprise. Dans le domaine de l’édition, La marge est l’espace blanc autour du texte d’une page, qui le rend facile à lire et offre une présentation esthétique. Sa bonne gestion est essentielle.. de bénéfice de l'entreprise, nous devons apprendre des concepts qui nous aident à comprendre les données et à les catégoriser en fonction de leurs caractéristiques. Heureusement, les statistiques disposent d'un ensemble d'outils qui nous aident à organiser et visualiser les données et à fournir des informations utiles.

Donc, il est devenu crucial de maîtriser les concepts statistiques en ce moment. De nombreux cours et livres en ligne sont disponibles pour nous aider à améliorer nos connaissances et à devenir de meilleurs data scientists..

Comment comprendre les données actuelles

Essentiellement, les données ne sont rien de plus qu'une collection d'observations qui sont présentes dans le système de notre entreprise. A l'aide de statistiques descriptives, nous pouvons collecter, organiser, classer par catégories, échantillonner et visualiser les données pour prendre des décisions éclairées pour l'entreprise.

Nous pouvons également utiliser des statistiques inférentielles pour prédire les résultats.. En général, ce concept est utilisé lorsque nous réalisons des sondages ou des études de marché, nous avons tendance à collecter des échantillons de données et, basé sur cela, nous prédisons les résultats pour l'ensemble de la population de cet endroit particulier.

Voici certains concepts que vous devez maîtriser pour devenir un meilleur praticien de la science des données.:

✔ Vous devez calculer et appliquer des mesures de tendance centrale aux données regroupées et non regroupées.

Vous devez être à l'aise pour résumer, présentation et visualisation des données, afin que les rapports obtenus soient clairs et fournissent des informations pratiques aux parties prenantes et chefs d'entreprise de votre entreprise.

✔ Vous devez également effectuer des tests d'hypothèses qui doivent être utilisés pour les ensembles de données communs.

✔ Effectuer des tests de corrélation et des analyses de régression rigoureux pour soumettre des données.

Implémenter des concepts statistiques à l'aide de R & Python et prouvez votre maîtrise de ce programme.

Maîtriser des outils comme Excel, Tableau, Power Bi pour représenter les données dans un format approprié.

Quelle est l'importance des statistiques dans notre vie quotidienne?

Heureusement pour nous, les statistiques peuvent nous aider à répondre à des questions importantes sur les données telles que:

• Parmi les points de données disponibles, quelles caractéristiques sont importantes pour nous pour développer le modèle.
• Quelle est la meilleure façon d'effectuer l'expérience?
• Comment concevoir une stratégie basée sur les résultats de l'expérience?
• Sur quelles mesures de performance devriez-vous vous concentrer?
• Comment interpréter le résultat?
• Comment faire la différence entre les données valides et les données de bruit?

Ce sont toutes des questions courantes et importantes qui sont statistiquement importantes., et les équipes data doivent y répondre pour mieux accomplir leurs tâches.

Voici quelques-uns des conseils que vous devez connaître pour commencer avec le programme statistique. Il existe de nombreux cours qui vous aideront à améliorer vos connaissances et à devenir un meilleur professionnel.

Les médias présentés dans cet article ne sont pas la propriété de DataPeaker et sont utilisés à la discrétion de l'auteur.

En rapport