Изучать статистику сложно, как идти к вершине Эвереста. Да, никто не может отрицать этот факт. Тем не менее, даже около 60% претендентов на науку о данных отказываются от своего плана перейти к AI и ML от роли базовой аналитики данных из-за паники перед продвинутой математической сложностью. Эта статья расскажет вам пять уединенных советов, которые облегчат вам путь изучения статистики для науки о данных.
1. Осознать вклад статистической концепции в науку о данных.
Мы живем в утробе статистического развития. Каждый момент нашей повседневной жизни подвержен последствиям статистической оценки. Например, завтра у вас собеседование. Вы получите работу? Оценка ответа на этот вопрос основана на сложных вероятностных расчетах, которые сами по себе являются частью статистики. Что бы мы ни искали в Интернете, окончательные результаты получаются в результате статистической оценки. Это может быть 5 лучших ресторанов вокруг вас для простых отчетов, таких как рост ВВП Индии.
Теперь область науки о данных нацелена на решение всех наших реальных препятствий. Таким образом, наука о данных и статистика становятся двумя неотъемлемыми единицами.
Какие бы достижения в науке о данных ни оценивались, все они основаны на статистических преимуществах.
Будучи перегружены математическими нациями, знаками и числами, большинство претендентов считают статистику скучной и напряженной темой. Но как только вы добьетесь успеха в реализации ее применения в повседневной жизни, вы обязательно обнаружите дополнительный интерес к статистике. Это очень важно для облегчения вашего статистического обучения.
2. Ознакомьтесь со случайно используемыми статистическими терминами
Прежде чем погрузиться в сложный онлайн-курс, познакомьтесь с ключевыми терминами статистики. Ниже приведен небольшой список наиболее широко используемых статистических терминов в науке о данных.
● Вероятность
● Среднее значение, медиана и мода
● Нормальное и гауссово распределение
● Регрессия
● Стандартное отклонение
● Кривая нормального распределения
Это термины, которые вы будете слышать тысячи раз на протяжении всего курса по науке о данных. Итак, прежде чем перейти к основной программе курса по науке о данных, посвященной статистике, развейте все сомнения относительно приведенных выше терминов. Это облегчит ваш путь обучения до[[восстановимого расширения.
3. Начните транслировать интересные онлайн-видео по статистике.
Вы можете найти это немного сумасшедшим. Но вы не ослышались. Я предлагаю вам посмотреть несколько статистических видеокурсов. Я знаю, что это не похоже на изучение Python, HTML или Tableau. Тем не менее, чтобы собрать личный интерес и узнать о практическом применении статистических концепций, видеокурс имеет большое значение. Это, безусловно, упростит вашу траекторию обучения.
На данном этапе лучший вариант – выбрать обучающие видео на
● Бизнес-аналитика
● Простое программирование на основе линейной регрессии
● Сравнительное видео, например выбор наиболее подходящего статистического теста.
4. Начните читать или слушать несколько самых популярных книг по статистике.
Что касается статистики, то ничто не может быть лучшим справочником для книг. Я знаю, что у большинства людей сейчас аллергия на чтение книг, и если вы принадлежите к той же группе, почему бы не попробовать электронные книги с возможностью чтения вслух?
Чтобы изучить пошаговый вывод статистической формулы, получить глубокие знания о традиционных статистических концепциях, таких как
● Линейная алгебра
● Координатная геометрия графиков
● Формула базового уровня и концепции интегрального и дифференциального исчисления.
● Основы матрицы и вероятности и т.д.
Ничто не может быть лучшим вариантом, кроме книг.
[Читайте блог 7 лучших книг, которые должен прочитать каждый аспирант науки о данных в 2021 году, чтобы узнать о лучших книгах по статистике для науки о данных.]
5. Самостоятельный доступ к своим статистическим знаниям в сравнении с вашим повседневным жизненным опытом.
Это наиболее многообещающие советы, которые сделают ваш путь изучения статистики интересным и легким. Как только вы начнете применять свои статистические знания для решения своей повседневной проблемы, эта суровая тема станет для вас забавой. Например, вы можете попробовать применить статистику к следующему.
● Управление выгодным соотношением ваших доходов и расходов
● Практика анализа статистических аспектов нескольких горячих и актуальных инцидентов, бродящих по Интернету и газетам, связанных со спортом, финансами и т. д.
● Задавайте вопросы каждому выдающемуся происшествию, с которым предстоит столкнуться, и старайтесь изучить и проанализировать каждое возможное, вероятное решение ваших вопросов.
● Загрузите некоторые необходимые статистические инструменты, такие как SPSS, таблицы и т. д., и используйте их для анализа ежедневно собираемых данных.
Как вывести свою учебную инициативу на новый уровень?
Вы можете присоединиться к Сертификационным курсам Learnbay по машинному обучению и искусственному интеллекту. Их модули обучения статистике очень компетентны для текущего рынка труда в области науки о данных. Они охватывают все концептуальные и промышленные аспекты вероятности, описательной статистики, проверки гипотез и т. д. Чтобы узнать больше о программе курса искусственного интеллекта, стоимости, посетите www.learnbay.co.
