Estatísticas para ciência de dados | Um guia para iniciantes em estatística para ciência de dados

Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon.

Introdução às estatísticas e aprendizado de máquina:

O que são estatísticas? Quais são os tipos de conceitos estatísticos que você deve conhecer?

Estatística é uma das disciplinas mais conhecidas que se concentra principalmente na coleta de dados, organização de dados, análise de dados, interpretação e visualização de dados. Anteriormente, Estatisticas, economistas e proprietários de empresas praticavam estatísticas para calcular e representar dados relevantes em seus campos. Hoje em dia, as estatísticas assumiram um papel fundamental em vários campos, como ciência de dados, aprendizado de máquina, o papel do analista de dados, o papel do analista de inteligência de negócios, o papel da ciência da computação e muito mais.

Sim, bem, somos apresentados a certos conceitos estatísticos, como tendência central e desvio padrão muito mais cedo. Existem muitos conceitos estatísticos mais importantes que devemos aprender e implementar para ciência de dados e aprendizado de máquina.. Vamos aprender sobre a terminologia básica de estatística e suas categorias.

Terminologias básicas em estatísticas:

Para nos tornarmos mestres no programa estatístico, devemos estar familiarizados com certas terminologias. Filho:

• População: uma população é o conjunto de recursos de onde podemos coletar dados
• Shows: UMA Shows não é nada mais do que um subconjunto da população que é usado para amostragem de dados e estatísticas inferenciais para prever o resultado.
• VariávelEm estatística e matemática, uma "variável" é um símbolo que representa um valor que pode mudar ou variar. Existem diferentes tipos de variáveis, e qualitativo, que descrevem características não numéricas, e quantitativo, representando quantidades numéricas. Variáveis são fundamentais em experimentos e estudos, uma vez que permitem a análise de relações e padrões entre diferentes elementos, facilitando a compreensão de fenômenos complexos....: UMA Variável pode ser um número, uma característica ou quantidade contável. Também pode ser chamado de ponto de dados.
• Distribuição de probabilidade: UMA Distribuição de probabilidade é um conceito matemático que fornece principalmente as probabilidades de ocorrência de diferentes resultados possíveis geralmente para um experimento realizado por estatísticos..
• Estatístico Parâmetro: O parâmetro estatístico ou populacional é basicamente uma quantidade que ajuda a indexar uma família de distribuições de probabilidade como a média, a medianaA mediana é uma medida estatística que representa o valor central de um conjunto de dados ordenados. Para calculá-lo, Os dados são organizados do menor para o maior e o número no meio é identificado. Se houver um número par de observações, Os dois valores principais são calculados em média. Este indicador é especialmente útil em distribuições assimétricas, uma vez que não é afetado por valores extremos.... o la moda de una población.

Tipos de conceitos estatísticos:

1. Estatísticas descritivas -A estatística descritiva é um conceito que nos permite analisar e resumir os dados e organizá-los na forma de um gráfico de números., gráficos de barra, histograma, gráfico de pizzaO gráfico de pizza, Também conhecido como gráfico de pizza, é uma representação visual que mostra a proporção de diferentes partes para um todo. É comumente usado em estatística para ilustrar a distribuição de dados categóricos. Cada seção do gráfico representa uma porcentagem do total, facilitando a comparação entre categorias. Seu design claro e conciso o torna uma ferramenta eficaz para a apresentação de informações quantitativas...., etc. A estatística descritiva é simplesmente um processo para descrever nossos dados existentes.. Transforme observações brutas em alguns dados significativos que podem ser posteriormente interpretados e usados. Conceitos como desvio padrão, tendencia central, são amplamente usados ​​em todo o mundo quando se trata de aprendizagem de estatística descritiva.
2. Estatística inferencial – A estatística inferencial, por outro lado, é um conceito importante que trata de tirar conclusões de pequenas amostras coletadas de toda a população.. Por exemplo, durante uma votação eleitoral, as pessoas muitas vezes desejam prever os resultados das pesquisas de saída para realizar uma pesquisa em várias partes do estado ou país e registrar sua opinião. Com base nas informações que coletaram, tendem a tirar conclusões e fazer inferências para prever resultados para toda a população.

Agora que sabemos os tipos de estatísticas, é muito importante admitir o papel fundamental dos conceitos estatísticos em ciência de dados e aprendizado de máquina, e como ambas são duas áreas de estudo intimamente relacionadas. As estatísticas da ciência de dados realmente nos ajudam a selecionar, avaliar e interpretar modelos preditivos para casos de uso de ciência de dados.

Estatística e ciência de dados

O conceito central de aprendizado de máquina e ciência de dados é totalmente baseado em estatísticas. Portanto, é importante aprender completamente os fundamentos da estatística para resolver problemas do mundo real.

Se você não se sentia confortável com estatísticas antes, Explicaremos certos conceitos que você precisa dominar para avançar em sua jornada de ciência de dados. Você precisa se sentir confortável enquanto aprende equações matemáticas e fórmulas estatísticas e teorias para saber o que aplicar e onde. É difícil, com certeza, mas vale a pena aprender o assunto.

Da análise exploratória de dados ao projeto de teste de hipótese, las estadísticas juegan un papel crucial en la resoluçãoo "resolução" refere-se à capacidade de tomar decisões firmes e atingir metas estabelecidas. Em contextos pessoais e profissionais, Envolve a definição de metas claras e o desenvolvimento de um plano de ação para alcançá-las. A resolução é fundamental para o crescimento pessoal e o sucesso em várias áreas da vida, pois permite superar obstáculos e manter o foco no que realmente importa.... de muchos problemas en diversas industrias y sectores, especialmente para cientistas de dados.

Por que você deve dominar os conceitos de estatística?

Hoje em dia, quase todas as empresas foram orientadas por dados e usam vários conceitos para interpretar seus dados existentes. É aí que os conceitos estatísticos fundamentais entram em jogo, e suas implementações nos ajudam a descrever os dados disponíveis..

Para resolver los problemas continuos en la empresa y predecir una mejor estrategia para mejorar el margemMargem é um termo usado em uma variedade de contextos, como contabilidade, Economia e impressão. Em contabilidade, refere-se à diferença entre receitas e custos, que permite avaliar a rentabilidade de um negócio. No domínio da publicação, A margem é o espaço em branco ao redor do texto em uma página, que facilita a leitura e proporciona uma apresentação estética. Seu correto manejo é essencial.. de beneficio de la empresa, precisamos aprender conceitos que nos ajudem a entender os dados e categorizá-los de acordo com suas características. Felizmente, estatísticas têm um conjunto de ferramentas que nos ajudam a organizar e visualizar dados e fornecer informações úteis.

Portanto, tornou-se crucial dominar os conceitos estatísticos neste momento. Existem muitos cursos e livros online disponíveis para nos ajudar a aprimorar nosso conhecimento e nos tornarmos melhores cientistas de dados..

Como entender os dados atuais

Basicamente, os dados nada mais são do que uma coleção de observações que estão presentes no sistema de nossa empresa. Com a ajuda de estatísticas descritivas, nós podemos coletar, organizar, categorizar, amostrar e visualizar dados para tomar decisões informadas para o negócio.

Também podemos usar estatísticas inferenciais para prever os resultados.. Em geral, este conceito é usado quando realizamos pesquisas ou estudos de mercado, tendemos a coletar amostras de dados e, baseado nisso, prevemos as descobertas para toda a população daquele local específico.

Aqui estão alguns conceitos que você precisa dominar para se tornar um profissional de ciência de dados melhor.:

✔ Você precisa calcular e aplicar medidas de tendência central a dados agrupados e desagrupados.

✔ Você deve se sentir confortável para resumir, apresentando e visualizando dados, para que os relatórios obtidos sejam claros e forneçam informações práticas aos stakeholders da sua empresa e proprietários de negócios.

✔ Você também precisa realizar testes de hipótese que devem ser usados ​​para conjuntos de dados comuns.

✔ Realize testes rigorosos de correlação e análise de regressão para enviar dados.

✔ Implementar conceitos estatísticos usando R & Python e prove sua proficiência neste programa.

✔ Ferramentas mestre como Excel, Borda, Power Bi para representar os dados em um formato adequado.

Qual a importância das estatísticas em nosso dia a dia?

Felizmente para nós, as estatísticas podem nos ajudar a responder perguntas importantes sobre dados, como:

• Entre os pontos de dados disponíveis, quais recursos são importantes para desenvolvermos o modelo.
• Qual é a melhor maneira de realizar o experimento?
• Como projetar uma estratégia com base nos resultados do experimento?
• Em quais métricas de desempenho você deve se concentrar?
• Como interpretar o resultado?
• Como diferenciar entre dados válidos e de ruído?

Todas essas são perguntas comuns e importantes, estatisticamente importantes., e as equipes de dados precisam respondê-los para melhor desempenhar suas tarefas.

Estas são algumas das dicas que você deve saber para começar a usar o programa estatístico. São muitos cursos que vão te ajudar a aprimorar seus conhecimentos e se tornar um profissional melhor.

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