Analýza dat, opírající se o robustní základy statistiky, umožňuje moderním podnikům, finančním institucím a zdravotnickým zařízením efektivně využívat obrovská množství dat, dosahující až petabajtů. Klíčem k úspěchu datového vědce je tak důkladné porozumění statistickým metodám.
Tento článek vám představí vybrané a kvalitní online zdroje, včetně video kurzů, které vám usnadní proniknutí do statistiky, nezbytné pro práci s daty. Projděte si následující doporučení a udělejte další krok na cestě k datové vědě.
Proč je statistika nepostradatelná pro datovou vědu?
V současnosti webové stránky a aplikace neustále generují obrovské množství dat. Tato data však sama o sobě nemají žádný smysl, dokud v nich neobjevíme určité vzorce a souvislosti. A právě zde se otevírá prostor pro statistiku, která nám pomáhá tato data smysluplně analyzovat.
Datoví vědci používají deskriptivní statistiku k sumarizaci a interpretaci dat, například z průzkumů, tak, aby z nich bylo možné získat cenné informace.
Následně, pomocí inferenční statistiky, analyzují menší vzorky dat, aby mohli vyvozovat závěry o celkové populaci či zdroji dat.
Proto je nezbytné ovládat statistiku, abyste mohli efektivně odpovídat na důležité otázky spojené s datovou vědou, jako jsou:
- Klíčové charakteristiky datových sad
- Jak navrhovat efektivní strategie pro vývoj produktů
- Jak nastavit a sledovat metriky výkonu
- Jak předvídat pravděpodobné výsledky projektů
- Jak zajistit kvalitu dat a eliminovat šum
Statistika a její klíčová role v datové vědě
Čištění dat
Statistické metody nám umožňují ověřit, zda byla data sbírána v souladu s plánem. Dále pomáhají odstranit z dat šum, falešné, irelevantní a duplicitní záznamy, čímž připravují data pro použití v algoritmech strojového učení.
Analýza dat
Při analýze dat využíváme různé statistické funkce, jako je průměr, medián, modus, rozptyl a rozdělení. Statistika také pomáhá při predikci, kde dokáže na základě modelu dat předvídat konkrétní výsledky.
Statistika je základním kamenem pro pochopení dat, zlepšování datových modelů a vysvětlování, proč datové sady produkují určité hodnoty.
Klasifikační metody
Logistická regrese, často využívaná datovými vědci, umožňuje predikovat kvalitativní reakce na základě vzorů z dat.
Shlukování
Tato statistická metoda umožňuje segmentovat populaci. Například, datoví vědci mohou pomocí shlukování rozdělit zákazníky do věkových skupin a cílit na ně reklamu s ohledem na jejich preference, čímž maximalizují konverzní poměr a minimalizují náklady.
Níže najdete seznam užitečných zdrojů pro výuku statistiky pro datovou vědu.
Bezplatné kurzy a video materiály
Zde uvádíme seznam bezplatných kurzů dostupných na YouTube a také některé z špičkových edTech platforem, které nabízejí bezplatný výukový obsah.
Great Learning
Začněte objevováním významu statistiky v datové vědě s video kurzem na YouTube kanálu Great Learning. Kurz, který trvá 7 hodin a 12 minut, podrobně vysvětluje různé klíčové funkce statistiky pro datovou vědu.
Kurz se věnuje například vztahu mezi strojovým učením a statistikou, typům datových sad, korelaci, teorii pravděpodobnosti a binomickému rozdělení.
CrashCourse
CrashCourse Statistics, dostupný na YouTube kanálu CrashCourse, je skvělým zdrojem pro začínající datové vědce. Obsahuje 44 videí, která vysvětlují všechny statistické funkce relevantní pro datovou vědu a strojové učení.
Pro optimální pochopení látky je vhodné sledovat videa v pořadí, v jakém jsou uvedena. Během sledování videí si můžete procvičovat statistické úlohy, což vám pomůže látku lépe pochopit.
Free Code Camp
Zajímá vás, jak vypadá vysokoškolský kurz statistiky pro datovou vědu? Podívejte se na tento kvalitní video kurz statistiky, který na YouTube zpřístupnila organizace Free Code Camp.
Po absolvování tohoto kurzu budete schopni shromažďovat, shrnovat, organizovat a interpretovat data, a také vyvozovat závěry z datových souborů.
Khan Academy
Další propracovaný online vzdělávací obsah o statistice nabízí Khan Academy ve svých video materiálech na YouTube.
Jde o uspořádaný seznam video přednášek, které pokrývají různá témata statistiky, s celkem 67 volně dostupnými videi.
Statistiky od Marin
Marin z YouTube kanálu MarinStatsLectures-R Programming & Statistics nabízí obsáhlou sérii přednášek o statistice pro datovou vědu.
V sérii 50 přednášek jsou pokryty základní statistické funkce, jako jsou studie návrhů, distribuce a Z-skóre.
365 Data Science
Video na YouTube kanálu 365 Data Science s názvem Úvod do statistiky shrnuje klíčové statistické koncepty, které jsou nepostradatelné pro datové vědce.
Přednáška se zaměřuje na významná statistická témata, jako je šikmost, rozptyl, úrovně měření a numerické proměnné.
StatQuest
Učte se o strojovém učení a zároveň aplikujte statistické funkce díky bezplatné přednášce na YouTube kanálu StatQuest.
Série 84 video přednášek se věnuje zajímavým statistickým funkcím, jako je šikmost, rozptyl, vícenásobná regrese a logistická regrese.
Udacity
Začít učení nové dovednosti studiem bezplatných zdrojů je moudrý krok. Pomůže vám to získat přehled o dané oblasti a odhadnout, kolik úsilí je potřeba k jejímu úspěšnému zvládnutí. Stejným způsobem můžete využít kurz Udacity pro studium statistiky pro datovou vědu.
Naučíte se klíčové statistické funkce potřebné pro datovou vědu, jako jsou:
- Pravděpodobnost
- Odhad
- Objevování vztahů v datech
- Regresní analýza
- Inferenční statistika
- Normální rozdělení a odlehlé hodnoty
Kurz je otevřený pro všechny a základní znalost algebry je užitečná pro řešení praktických úloh.
Úvod do bayesovské statistiky: Udemy
Bayesovská statistika je statistická inferenční metoda, která se používá ke zkoumání pravděpodobnosti hypotéz. Datoví vědci ji využívají v mnoha oblastech. Můžete se zdarma seznámit s tímto konceptem v kurzu na Udemy.
V kurzu, který se skládá ze 14 přednášek rozdělených do 4 částí, se naučíte základy Bayesovské statistiky. Kurz trvá přibližně 1 hodinu a 18 minut a můžete se k němu vracet, abyste si upevnili své znalosti.
Úvod do statistiky: Coursera
Tento kurz Stanfordské univerzity, vedený jejími pedagogy, je dostupný online prostřednictvím platformy Coursera. Kurz je navržen tak, abyste se mohli učit vlastním tempem a přizpůsobit si ho svému rozvrhu.
Klíčovým obsahem kurzu je:
- Deskriptivní statistika pro analýzu dat
- Sběr a vzorkování dat
- Teorie pravděpodobnosti
- Binomické rozdělení
- Regresní analýza
Absolvování kurzu trvá přibližně 15 hodin. Po úspěšném dokončení získáte certifikát.
Statistika a pravděpodobnost: Khan Academy
Chcete se naučit statistiku a pravděpodobnost pro datovou vědu zdarma? Vyzkoušejte tento interaktivní kurz na Khan Academy. Kurz pokrývá základy pravděpodobnosti a statistiky pro datovou vědu.
Kurz se skládá z 16 lekcí a na závěr vás čeká test, který prověří vaše dovednosti a znalosti. Kurz využívá video přednášky, takže je ideální pro profesionály, kteří preferují samostudium.
Statistika pro datovou vědu s Pythonem: Coursera
Tento kurz od IBM na platformě Coursera vás naučí základní principy statistiky pro datovou vědu. Mezi klíčová témata kurzu patří:
- Sběr dat
- Deskriptivní statistika pro sumarizaci dat
- Vizualizace a prezentace dat
- Rozdělení pravděpodobnosti
- Testování hypotéz
- Analýza rozptylu (ANOVA)
- Korelační a regresní analýza
Předpokládaná doba trvání kurzu je 14 hodin. Kurz je online, takže se můžete učit vlastním tempem.
Specializace Matematika pro strojové učení: Coursera
Matematika je nezbytnou součástí strojového učení, umělé inteligence a datové vědy. V tomto kurzu na Coursera se naučíte, co potřebujete, abyste uspěli v těchto oborech.
Tento kurz, poskytovaný Imperial College of London na Coursera, se skládá ze tří částí vedených čtyřmi zkušenými instruktory. Studiem 4 hodiny týdně můžete kurz dokončit za 4 měsíce.
Placené online kurzy
Pokud hledáte podrobnější výukový obsah, který pokrývá celou disciplínu, nabízíme vám některé placené online zdroje:
Statistika a matematika pro datovou vědu a analýzu dat: Udemy
Pokud se chcete naučit teorii pravděpodobnosti a statistiku pro aplikaci v obchodní analýze a datové vědě, tento kurz na Udemy je pro vás. Mezi významné lekce patří:
- Střední kvadratická chyba (RMSE)
- Střední absolutní chyba (MAE)
- Testování hypotéz
- Testování významnosti nulové hypotézy nebo p-hodnoty
- Chyba typu I a typu II
- Deskriptivní statistika
- Teorie pravděpodobnosti
- Vícenásobná lineární regrese
Jedná se o online kurz s 91 přednáškami rozdělenými do devíti sekcí. Celková délka kurzu je přibližně 11 hodin a 24 minut.
Staňte se mistrem pravděpodobnosti a statistiky: Udemy
Samotná teorie nestačí. Pro upevnění znalostí je nutné procvičovat různé úlohy a příklady. Proto můžete využít tento kurz na Udemy, který obsahuje praktické úlohy i vzorové příklady. Mezi klíčová témata kurzu patří:
- Základní nástroje pro vizualizaci dat, jako jsou koláčové grafy, sloupcové grafy, Vennovy diagramy, bodové grafy, histogramy a další
- Statistické rozdělení dat pomocí Z-skóre, směrodatné odchylky, normálního rozdělení, rozptylu a průměru
- Regresní analýza
- Vzorkování dat
- Testování hypotéz
Kurz se skládá z 10 sekcí a 141 video přednášek. Po každé části následuje cvičný test a na závěr kurzu je závěrečná zkouška.
Základy statistiky v Pythonu: DataCamp
Python je klíčový programovací jazyk pro datovou vědu. Proto je důležité umět implementovat statistické koncepty pomocí Pythonu. Tato dovednost na DataCamp vám pomůže naučit se statistiku z pohledu Pythonu. Klíčová témata kurzu:
- Souhrnná statistika a pravděpodobnost
- Statistické modely jako logistická a lineární regrese
- Techniky vzorkování dat
- Vyvozování závěrů z rozsáhlých datových sad pomocí testování hypotéz
Celá dovednostní dráha se skládá z 5 kurzů, každý trvá 4 hodiny. Celkový čas potřebný k absolvování dovednostní dráhy je tedy 20 hodin.
Základy statistiky s R: DataCamp
Další dovednostní dráha na DataCamp vám pomůže naučit se statistiku pro datovou vědu s pomocí jazyka R. R je oblíbený programovací jazyk pro vizualizaci dat a statistické výpočty. Klíčová témata této dovednostní dráhy:
- Úvod do statistiky v R
- Úvod do regresní analýzy v R
- Vzorkování dat v R
- Střední regrese v R
- Testování hypotéz v R
Každý z 5 kurzů trvá 4 hodiny, takže celkový čas potřebný k absolvování dovednostní dráhy je 20 hodin.
Knihy z Amazonu
Základní matematika pro datovou vědu: Amazon
Tato kniha je skvělým zdrojem pro osvojení potřebných matematických konceptů, jako je lineární algebra, kalkulus, pravděpodobnost a statistika. Kniha vysvětluje a ukazuje použití neuronových sítí, lineární a logistické regrese v projektech datové vědy.
Naučíte se také vyvozovat statistickou významnost a interpretovat p-hodnoty z rozsáhlých datových sad pomocí testování hypotéz a deskriptivní statistiky. Kniha je dostupná jako e-kniha pro zařízení Kindle a také v brožované vazbě.
Praktické statistiky pro datové vědce: Amazon
V této knize se naučíte praktické statistiky pro datovou vědu a její implementaci pomocí Pythonu a programovacího jazyka R. Autor jasně definuje, která část statistiky je pro datové vědce nepostradatelná a která nikoliv.
Kniha pokrývá klíčové statistické koncepty, jako je náhodné vzorkování, regresní analýza, klasifikační techniky a metody strojového učení. Můžete si ji pořídit jako brožovanou kopii, spirálovou vazbu nebo digitální kopii pro Kindle.
Nahé statistiky: Amazon
Tato kniha vás naučí základní nástroje statistiky pro datovou vědu. Získáte stručné a srozumitelné vysvětlení statistických konceptů, jako je regresní analýza, korelace, inferenční statistika a další.
Amazon knihu zpřístupnil v různých formátech, jako je Kindle, vázaná kniha, kompaktní disk MP3, brožovaná vazba a audiokniha.
Závěr
Pokud jste pokročilý datový vědec, jistě si uvědomujete význam statistiky pro datovou vědu. Začátečníci se ji mohou naučit pomocí výše uvedených zdrojů.
Pochopení, které statistické lekce jsou potřebné pro datovou vědu, vám ušetří mnoho měsíců studia nepotřebné statistiky. Tyto znalosti můžete získat z některých nebo všech výše uvedených zdrojů a stát se tak úspěšnými datovými vědci.
Mohlo by vás také zajímat téma posilování pro vaše modely strojového učení.