Questo articolo è stato pubblicato nell'ambito del Blogathon sulla scienza dei dati.
Introduzione alle statistiche e all'apprendimento automatico:
Cos'è la statistica?? Quali sono i tipi di concetti statistici che dovresti conoscere?
La statistica è una delle discipline più conosciute che si concentra principalmente sulla raccolta dei dati, organizzazione dei dati, analisi dei dati, interpretazione e visualizzazione dei dati. In precedenza, statistiche, economisti e imprenditori praticavano le statistiche per calcolare e rappresentare dati rilevanti nel loro campo. Oggi, la statistica ha assunto un ruolo fondamentale in vari campi come la data science, apprendimento automatico, il ruolo di data analyst, il ruolo di analista di business intelligence, il ruolo dell'informatica e non solo.
sì ok, ci vengono presentati alcuni concetti statistici come tendenza centrale e deviazione standard molto prima. Ci sono molti altri concetti statistici importanti che dobbiamo imparare e implementare per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico.. Impariamo la terminologia di base della statistica e le sue categorie.
Terminologie di base in statistica:
Per diventare maestri nel programma statistico dobbiamo avere familiarità con alcune terminologie. Figlio:
- Popolazione: una popolazione è l'insieme di risorse da cui possiamo raccogliere dati
- Spettacoli: UN Spettacoli non è altro che un sottoinsieme della popolazione utilizzato per il campionamento dei dati e le statistiche inferenziali per prevedere il risultato.
- VariabileIn statistica e matematica, un "variabile" è un simbolo che rappresenta un valore che può cambiare o variare. Esistono diversi tipi di variabili, e qualitativo, che descrivono caratteristiche non numeriche, e quantitativo, che rappresentano quantità numeriche. Le variabili sono fondamentali negli esperimenti e negli studi, poiché consentono l'analisi delle relazioni e dei modelli tra elementi diversi, facilitare la comprensione di fenomeni complessi....: UN Variabile può essere un numero, una caratteristica o una quantità numerabile. Può anche essere chiamato un punto dati.
- Distribuzione di probabilità: UN Distribuzione di probabilità è un concetto matematico che fornisce principalmente le probabilità di accadimento di diversi possibili risultati generalmente per un esperimento condotto da statistici.
- statistica Parametro: Il parametro statistico o demografico è fondamentalmente una quantità che aiuta a indicizzare una famiglia di distribuzioni di probabilità come media, il medianoLa mediana è una misura statistica che rappresenta il valore centrale di un insieme di dati ordinati. Per calcolarlo, I dati sono organizzati dal più basso al più alto e viene identificato il numero al centro. Se c'è un numero pari di osservazioni, I due valori fondamentali sono mediati. Questo indicatore è particolarmente utile nelle distribuzioni asimmetriche, poiché non è influenzato da valori estremi.... o la moda de una población.
Tipi di concetti statistici:
- Statistiche descrittive -La statistica descrittiva è un concetto che ci consente di analizzare e riassumere i dati e organizzarli sotto forma di un grafico di numeri., grafici a barre, istogramma, Grafico a tortaEl 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...., eccetera. Le statistiche descrittive sono semplicemente un processo per descrivere i nostri dati esistenti.. Trasforma le osservazioni grezze in dati significativi che possono essere ulteriormente interpretati e utilizzati. Concetti come deviazione standard, tendenza centrale, sono ampiamente utilizzati in tutto il mondo quando si tratta di apprendere le statistiche descrittive.
- Statistica inferenziale – La statistica inferenziale d'altra parte è un concetto importante che si occupa di trarre conclusioni da piccoli campioni raccolti dall'intera popolazione.. Ad esempio, durante un sondaggio elettorale, le persone vorranno spesso prevedere i risultati degli exit poll per condurre un sondaggio in varie parti dello stato o del paese e registrare la loro opinione. Sulla base delle informazioni che hanno raccolto, tendono a trarre conclusioni e fare inferenze per prevedere i risultati per l'intera popolazione.
Ora che conosciamo i tipi di statistiche, è molto importante ammettere il ruolo fondamentale dei concetti statistici nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico, e come entrambe siano due aree di studio strettamente correlate. Le statistiche di data science ci aiutano davvero a selezionare, valutare e interpretare modelli predittivi per casi d'uso di data science.
Statistica e scienza dei dati
Il concetto centrale di machine learning e data science è completamente basato sulle statistiche. Perciò, è importante apprendere a fondo i fondamenti della statistica per risolvere i problemi del mondo reale.
Se prima non ti sentivi a tuo agio con le statistiche, Spiegheremo alcuni concetti che devi padroneggiare per far progredire il tuo viaggio nella scienza dei dati. Devi sentirti a tuo agio mentre impari equazioni matematiche, formule statistiche e teorie in modo da sapere cosa applicare e dove. È difficile, decisamente, ma vale la pena imparare l'argomento.
Dall'analisi esplorativa dei dati alla progettazione di test di ipotesi, las estadísticas juegan un papel crucial en la risoluzioneIl "risoluzione" si riferisce alla capacità di prendere decisioni ferme e raggiungere gli obiettivi prefissati. In contesti personali e professionali, Implica la definizione di obiettivi chiari e lo sviluppo di un piano d'azione per raggiungerli. La risoluzione è fondamentale per la crescita personale e il successo in vari ambiti della vita, In quanto ti permette di superare gli ostacoli e mantenere la concentrazione su ciò che conta davvero.... de muchos problemas en diversas industrias y sectores, soprattutto per i data scientist.
Perché dovresti padroneggiare i concetti di statistica??
Oggi, quasi tutte le aziende sono state guidate dai dati e utilizzano vari concetti per interpretare i dati esistenti. È qui che entrano in gioco i concetti statistici fondamentali e le loro implementazioni ci aiutano a descrivere i dati a portata di 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, abbiamo bisogno di apprendere concetti che ci aiutino a comprendere i dati e a classificarli in base alle sue caratteristiche. fortunatamente, le statistiche hanno una serie di strumenti che ci aiutano a organizzare e visualizzare i dati e forniscono informazioni utili.
Perciò, è diventato cruciale padroneggiare i concetti statistici in questo momento. Ci sono molti corsi e libri online che sono disponibili per aiutarci a migliorare le nostre conoscenze e diventare migliori scienziati dei dati..
Come comprendere i dati attuali
Fondamentalmente, i dati non sono altro che una raccolta di osservazioni che sono presenti nel sistema della nostra azienda. Con l'aiuto di statistiche descrittive, possiamo raccogliere, organizzare, classificare, campionare e visualizzare i dati per prendere decisioni informate per l'azienda.
Possiamo anche usare le statistiche inferenziali per prevedere i risultati.. Generalmente, questo concetto viene utilizzato quando effettuiamo sondaggi o studi di mercato, tendiamo a raccogliere campioni di dati e, in base a quello, prevediamo i risultati per l'intera popolazione di quella particolare località.
Ecco alcuni concetti che devi padroneggiare per diventare un professionista della scienza dei dati migliore.:
✔ È necessario calcolare e applicare misure di tendenza centrale a dati raggruppati e non raggruppati.
✔ Dovresti sentirti a tuo agio nel riassumere, presentare e visualizzare i dati, in modo che i rapporti ottenuti siano chiari e forniscano informazioni pratiche agli stakeholder e agli imprenditori della tua azienda.
✔ È inoltre necessario eseguire test di ipotesi che dovrebbero essere utilizzati per insiemi di dati comuni.
✔ Eseguire rigorosi test di correlazione e analisi di regressione per inviare i dati.
✔ Implementare concetti statistici utilizzando R & Python e dimostra la tua competenza in questo programma.
✔ Strumenti principali come Excel, Quadro, Power Bi per rappresentare i dati in un formato adatto.
Qual è l'importanza delle statistiche nella nostra vita quotidiana?
Fortunatamente per noi, le statistiche possono aiutarci a rispondere a importanti domande sui dati come:
- Tra i punti dati disponibili, quali caratteristiche sono importanti per noi per sviluppare il modello.
- Qual è il modo migliore per eseguire l'esperimento??
- Come progettare una strategia basata sui risultati dell'esperimento?
- Su quali metriche di rendimento dovresti concentrarti?
- Come interpretare il risultato?
- Come distinguere tra dati validi e dati sul rumore?
Queste sono tutte domande comuni e importanti che sono statisticamente importanti., e i team di dati devono rispondere loro per svolgere meglio i loro compiti.
Questi sono alcuni dei suggerimenti che dovresti sapere per iniziare con il programma statistico. Ci sono molti corsi che ti aiuteranno a migliorare le tue conoscenze e diventare un professionista migliore.
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