A ciência de dados facilita o uso lucrativo de petabytes de dados por empresas inteligentes, instituições financeiras, centros de saúde e muito mais. E a ciência de dados é alimentada pela disciplina matemática, estatística. Portanto, aprenda estatísticas para ciência de dados para se tornar um cientista de dados de sucesso.
Este artigo apresenta alguns recursos de vídeo famosos, sucintos e concisos e cursos on-line que ajudarão você a aprender estatísticas de ciência de dados sem esforço. Continue lendo para dar um passo à frente em sua jornada de ciência de dados.
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Por que você deve aprender estatística para ciência de dados?
Sites e aplicativos estão coletando enormes volumes de dados a cada segundo. Mas eles não fazem sentido até que haja um padrão. As estatísticas ajudam você a entender os dados brutos ao encontrar um padrão.
Depois que os cientistas de dados obtêm grandes conjuntos de dados, eles aplicam estatísticas descritivas para transcrever as pesquisas ou observações em algo que forneça informações.
Em seguida, os cientistas de dados usam estatísticas inferenciais para analisar pequenas partes de todo o conjunto de dados para relacionar as descobertas com a fonte do conjunto de dados, como uma população de um país.
Assim, você precisa aprender estatística para responder a perguntas de ciência de dados como:
- Os recursos vitais de qualquer conjunto de dados ou dados de pesquisa
- Maneiras de projetar a estratégia de desenvolvimento de produtos
- Configurando as métricas de desempenho e suas tabelas
- Prever resultados esperados ou comuns de um projeto
- Retendo dados válidos e descartando ruído
Importância da Estatística na Ciência de Dados
Limpeza de dados
As estatísticas são poderosas para validar se os dados foram coletados de acordo com o plano de pesquisa. Os métodos estatísticos também ajudam os cientistas de dados a eliminar ruídos, dados falsificados, dados irrelevantes e dados redundantes. Assim, esses dados estruturados ficam prontos como entrada para qualquer programa de aprendizado de máquina.
Analisando dados
Na análise de dados, você deve aplicar funções estatísticas como média, mediana, moda, variância e distribuições. Além disso, para previsão, as estatísticas ajudam a prever resultados específicos de um modelo de dados.
A estatística é a chave para entender os dados, melhorar o modelo de dados e por que o conjunto de dados gerou valores específicos.
Métodos de Classificação
A regressão logística é um desses métodos que os cientistas de dados usam excessivamente. Eles aplicam essa função estatística para prever respostas qualitativas com base em padrões observados no modelo de dados.
Agrupamento
Ainda outra função estatística importante ajuda os cientistas de dados a segregar uma população. Por exemplo, os cientistas de dados podem aplicar agrupamentos para separar diferentes faixas etárias de clientes e exibir anúncios direcionados para minimizar custos e maximizar a taxa de conversão.
Agora, encontre abaixo alguns recursos de aprendizado essenciais para ciência de dados.
Cursos e recursos de vídeo gratuitos
A seguir estão alguns cursos gratuitos que estão disponíveis no YouTube. Além disso, você encontrará algumas das principais plataformas de edTech que oferecem conteúdo de aprendizado gratuito.
Ótimo aprendizado
Comece a aprender sobre a necessidade de estatísticas em ciência de dados assistindo a este curso em vídeo Great Learning no YouTube. O vídeo abrange 7 horas e 12 minutos, explicando várias funções vitais da estatística para a ciência de dados.
Por exemplo, ele explica a relação entre aprendizado de máquina e estatísticas, tipos de conjuntos de dados, correlação, teoria da probabilidade, distribuição binomial e muito mais.
Rota de colisão
CrashCourse Statistics do canal do YouTube CrashCourse é uma excelente fonte para os aspirantes a ciência de dados aprenderem estatísticas. São 44 conteúdos em vídeo explicando todas as funções estatísticas exclusivas para ciência de dados e aprendizado de máquina.
Você precisa assistir os vídeos em ordem de aparência para aprender as lições de forma organizada. Você pode sentar com caneta e papel para praticar os problemas estatísticos discutidos nos vídeos.
Acampamento de código gratuito
Quer saber como é um curso universitário de estatística para ciência de dados? Assista a este vídeo do curso de estatísticas de qualidade no YouTube disponibilizado pelo Free Code Camp.
Depois de passar pela lição diligentemente, você aprenderá as habilidades para coletar, resumir, organizar e interpretar dados. Você também poderá concluir conjuntos de dados de shows.
Khan Academy
Ainda outro conteúdo elaborado de aprendizado on-line sobre estatísticas é este vídeo do YouTube da Khan Academy.
É uma lista organizada de palestras em vídeo sobre vários tópicos de estatística. São 67 videoaulas disponíveis gratuitamente para você acessar o quanto quiser.
Estatísticas por Marin
Marin atende pelo canal do YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics e oferece uma série exaustiva de palestras sobre estatística para ciência de dados.
Existem 50 vídeos de palestras cobrindo funções estatísticas essenciais, como projetos de estudo, distribuições, Z-Scores, etc.
365 Ciência de Dados
Este vídeo do YouTube do 365 Data Science sobre Introdução à Estatística abrange as funções necessárias das estatísticas que são necessárias para cientistas de dados.
Distorção, variância, níveis de medição, variáveis numéricas, etc., são alguns tópicos estatísticos notáveis que a palestra abordará.
StatQuest
Aprenda o aprendizado de máquina aplicando funções estatísticas lado a lado assistindo a esta palestra gratuita do YouTube sobre ML da StatQuest.
Há 84 palestras em vídeo nesta lista de reprodução. Você aprenderá funções estatísticas interessantes como viés, variância, regressão múltipla e regressão logística.
Udacity
É um passo inteligente para começar a aprender uma nova habilidade, passando por alguns recursos gratuitos. Ele ajuda você a ter um vislumbre da habilidade e conhecer os esforços necessários para adquiri-la com sucesso. Para aprender estatísticas para ciência de dados, você pode usar este curso da Udacity da mesma maneira.
Você aprenderá as funções estatísticas necessárias para ciência de dados, como:
- Probabilidade
- Estimativa
- Descobrindo relacionamentos em dados
- Análise de regressão
- Inferência
- Distribuição normal e outliers
O curso é aberto a todos. O conhecimento básico de álgebra será útil na execução das tarefas práticas.
Introdução às estatísticas Bayesianas: Udemy
A estatística Bayesiana é um método de inferência estatística para explorar a probabilidade de uma hipótese. Os cientistas de dados usam essa função estatística de várias maneiras. Você pode aprender todo o conceito gratuitamente ao conferir este curso da Udemy.
Você aprenderá estatísticas Bayesianas em 4 seções sucintas contendo 14 palestras. Levará cerca de 1 hora e 18 minutos para concluir o curso. Você pode rever o curso quantas vezes quiser para memorizar e entender os conceitos.
Introdução à Estatística: Coursera
É um curso da Universidade de Stanford ministrado por um corpo docente da mesma universidade e entregue online via Coursera. Este curso gratuito também é um material de treinamento individualizado para que você possa alterar os prazos de acordo com sua programação.
O conteúdo principal do curso é:
- Estatísticas descritivas para exploração de dados
- Coleta e amostragem de dados
- Teoria da probabilidade
- Distribuição binomial
- Análise de regressão
Levará cerca de 15 horas para concluir todas as lições. Por fim, você receberá um certificado de conclusão bem-sucedida.
Estatística e probabilidade: Khan Academy
Quer aprender estatística e probabilidade para ciência de dados gratuitamente? Você deve experimentar este conteúdo de aprendizado gamificado da Khan Academy. O conteúdo do curso inclui os fundamentos de probabilidade e estatística para ciência de dados.
Há 16 lições neste conteúdo. No final, há um desafio do curso para testar suas habilidades e conhecimento das aulas ministradas. Além disso, o curso oferece aulas por meio de videoaulas. Assim, é um curso de ritmo próprio adequado para profissionais on-the-job.
Estatísticas para ciência de dados com Python: Coursera
Este curso Coursera foi disponibilizado pela IBM. É um curso altamente objetivo para aprender os princípios básicos da estatística para ciência de dados. Os tópicos do curso notáveis são:
- Coleta de dados
- Estatísticas descritivas para sumarização de dados
- Visualizando e exibindo dados
- Distribuições de probabilidade
- testando hipóteses
- Análise de variância ou ANOVA
- Correlação e análise de regressão
O tempo estimado de conclusão do curso é de 14 horas. Não se preocupe se você é um profissional que trabalha, pois é um curso on-line completo e individualizado.
Especialização em Matemática para Aprendizado de Máquina: Coursera
A matemática é inseparável do aprendizado de máquina, inteligência artificial e ciência de dados. Você pode aprender exatamente o que precisa para se tornar um profissional de sucesso nos nichos acima se inscrevendo neste curso do Coursera.
O Imperial College of London está oferecendo este curso através do Coursera, a principal plataforma de cursos online. É um curso de formação 3 ministrado por quatro instrutores veteranos. Com 4 horas por semana, você pode completar o treinamento em 4 meses.
Cursos online pagos
Se você também estiver procurando por conteúdo de aprendizado exaustivo que abranja toda a disciplina, aqui estão alguns recursos de aprendizado pagos para você:
Estatística e matemática para ciência de dados e análise de dados: Udemy
Se você deseja aprender teoria de probabilidade e estatística para aplicar funções de análise de negócios e ciência de dados, você deve conferir este curso da Udemy. Algumas lições notáveis são:
- Desvio quadrático médio (RMSE)
- Erro absoluto médio (MAE)
- Testando hipóteses
- Teste de significância de hipótese nula ou valor p
- Erro tipo I e tipo II
- Estatísticas descritivas
- Teoria da probabilidade
- Regressão linear múltipla
É um curso de treinamento on-line individualizado com 91 palestras em nove seções. A duração estimada do conteúdo do curso é de 11 horas e 24 minutos.
Torne-se um mestre em probabilidade e estatística: Udemy
Aprender as teorias não é suficiente. Você precisa praticar problemas e perguntas de amostra para testar sua confiança. Portanto, você pode conferir este curso da Udemy para obter ideias e exemplos de perguntas. Alguns dos principais tópicos do curso são:
- Ferramentas essenciais de visualização de dados, como gráficos de pizza, gráficos de barras, diagramas de Venn, gráficos de pontos, histogramas e muito mais
- Distribuição estatística de dados usando Z-Score, desvio padrão, distribuição normal, variância e média
- Análise de regressão
- Amostragem de dados
- Testando hipóteses
O curso consiste em 10 seções e 141 vídeos de palestras. No final de cada seção, há também um teste prático. No final do curso geral, há um exame final.
Fundamentos de Estatística com Python: DataCamp
Python é a linguagem de programação vital para a ciência de dados. Portanto, você precisa aprender a implementar estatísticas usando a codificação Python. Esta trilha de habilidades do DataCamp pode ajudá-lo a aprender estatísticas da perspectiva do Python. Conteúdo incrível do curso:
- Estatísticas resumidas e probabilidade
- Modelos estatísticos como logística e regressão linear
- Técnicas de amostragem de dados
- Concluir a partir de um extenso conjunto de dados realizando um teste de hipótese
A trilha de habilidade inteira consiste em 5 cursos. Cada curso tem 4 horas de duração. Portanto, levaria 20 horas para concluir a trilha de habilidades.
Fundamentos de Estatística com R: DataCamp
Ainda outra faixa de habilidades do DataCamp ajuda você a aprender estatísticas para ciência de dados usando a linguagem R. R é a linguagem de programação mais popular para gráficos de visualização de dados e computação estatística. Os principais tópicos da trilha de habilidades são:
- Introdução à estatística em R
- Introdução à análise de regressão em R
- Amostragem de dados em R
- Regressão intermediária em R
- Teste de hipóteses em R
Os 5 cursos nesta trilha de habilidades são de 4 horas cada, e o tempo total de conclusão é de 20.
Livros da Amazon
Matemática essencial para ciência de dados: Amazon
Este livro é uma excelente fonte para encontrar todos os tópicos de matemática necessários, como álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística. O livro explica e mostra a aplicação de redes neurais, regressão linear e regressão logística em projetos de ciência de dados.
Você também aprenderá a derivar significância estatística e interpretar valores-p de um extenso conjunto de dados aplicando testes de hipóteses e estatísticas descritivas. O livro está disponível como eBook para dispositivos Kindle e brochura para quem gosta de livros físicos.
Estatísticas práticas para cientistas de dados: Amazon
Aprenda estatísticas práticas para ciência de dados e sua implementação usando a linguagem de programação Python e R sem esforço neste livro da Amazon. O autor descreve explicitamente qual parte da estatística é necessária para cientistas de dados e qual parte não é.
O livro abordará as principais funções estatísticas, como amostragem aleatória, análise de regressão, técnicas de classificação e métodos de aprendizado de máquina. Você pode possuir este livro prático como uma cópia em brochura, uma cópia encadernada em espiral ou uma cópia digital para o Kindle.
Estatísticas nuas: Amazon
Este livro ensina as ferramentas indispensáveis de estatística para ciência de dados. Você obterá um esclarecimento breve e fácil de entender de conceitos estatísticos, como análise de regressão, correlação, inferência e muito mais.
Ao estudar e entender várias necessidades dos alunos, a Amazon disponibilizou este livro em formatos como Kindle, capa dura, disco compacto MP3, brochura e Audiobook.
Conclusão
Se você é um cientista de dados de nível médio ou especialista, já conhece a importância da estatística para a ciência de dados. Os recém-formados podem aprender isso conforme descrito acima neste artigo.
Sabendo quais lições de estatística são necessárias para a ciência de dados, você investirá muitos meses aprendendo toda a estatística. Você pode encontrar esse conhecimento valioso explorando qualquer um ou todos os recursos acima para se tornar um cientista de dados.
Você também pode estar interessado em aprender por reforço para seus modelos de ML.