데이터 과학은 스마트, 기업, 금융 기관, 의료 센터 등에서 페타바이트 규모의 데이터를 수익성 있게 사용할 수 있도록 지원합니다. 그리고 데이터 과학은 수학적 학문인 통계를 기반으로 합니다. 따라서 성공적인 데이터 과학자가되기 위해 데이터 과학에 대한 통계를 배우십시오.
이 기사는 데이터 과학 통계를 쉽게 배우는 데 도움이 되는 유명하고 간결하며 간결한 비디오 리소스와 온라인 과정을 보여줍니다. 데이터 과학 여정에서 한 걸음 더 나아가려면 계속 읽으십시오.
목차
데이터 과학을 위해 통계를 배워야 하는 이유는 무엇입니까?
웹사이트와 앱은 매초 엄청난 양의 데이터를 수집하고 있습니다. 그러나 패턴이 있을 때까지는 의미가 없습니다. 통계는 패턴을 찾아 원시 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다.
데이터 과학자가 큰 데이터 세트를 얻으면 기술 통계를 적용하여 조사 또는 관찰을 통찰력을 제공하는 것으로 변환합니다.
그런 다음 데이터 과학자는 추론 통계를 사용하여 전체 데이터 세트의 작은 부분을 분석하여 결과를 한 국가의 인구와 같은 데이터 세트의 소스와 연관시킵니다.
따라서 다음과 같은 데이터 과학 질문에 답하려면 통계를 배워야 합니다.
- 모든 데이터세트 또는 설문조사 데이터의 핵심 기능
- 제품 개발 전략을 설계하는 방법
- 성능 메트릭 및 해당 테이블 설정
- 프로젝트의 예상 또는 일반적인 결과 예측
- 유효한 데이터 유지 및 노이즈 제거
데이터 과학에서 통계의 중요성
데이터 정리
통계는 데이터가 조사 계획에 따라 수집되었는지 검증하는 데 강력합니다. 통계적 방법은 또한 데이터 과학자가 노이즈, 위조된 데이터, 관련 없는 데이터 및 중복 데이터를 제거하는 데 도움이 됩니다. 따라서 구조화된 데이터는 모든 기계 학습 프로그램에 대한 입력으로 준비됩니다.
데이터 분석
데이터 분석에서는 평균, 중앙값, 최빈값, 분산 및 분포와 같은 통계 함수를 적용해야 합니다. 또한 예측을 위해 통계는 데이터 모델의 특정 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다.
통계는 데이터를 이해하고 데이터 모델을 개선하며 데이터세트가 특정 값을 생성한 이유에 대한 핵심입니다.
분류 방법
로지스틱 회귀는 데이터 과학자들이 과도하게 사용하는 방법 중 하나입니다. 그들은 이 통계 기능을 적용하여 데이터 모델에서 관찰된 패턴을 기반으로 정성적 응답을 예측합니다.
클러스터링
또 다른 중요한 통계 기능은 데이터 과학자가 모집단을 분리하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 데이터 과학자는 클러스터링을 적용하여 다양한 연령대의 고객을 분리하고 타겟 광고를 실행하여 비용을 최소화하고 전환율을 극대화할 수 있습니다.
이제 데이터 과학을 위한 몇 가지 필수 학습 리소스를 아래에서 찾아보십시오.
무료 코스 및 비디오 리소스
다음은 YouTube에서 사용할 수 있는 몇 가지 무료 과정입니다. 또한 무료 학습 콘텐츠를 제공하는 최고의 edTech 플랫폼을 찾을 수 있습니다.
훌륭한 학습
이 Great Learning YouTube 비디오 과정을 시청하여 데이터 과학에서 통계의 필요성에 대해 알아보십시오. 7시간 12분 분량의 동영상으로 데이터 과학 통계의 다양한 필수 기능을 설명합니다.
예를 들어 기계 학습과 통계 간의 관계, 데이터 세트의 유형, 상관 관계, 확률 이론, 이항 분포 등을 설명합니다.
단기 특강
YouTube 채널 CrashCourse의 CrashCourse 통계 CrashCourse는 데이터 과학 지망생이 통계를 배울 수 있는 훌륭한 소스입니다. 데이터 사이언스 및 머신 러닝 전용 통계 기능을 모두 설명하는 44개의 동영상 콘텐츠가 있습니다.
체계적으로 수업을 배우려면 동영상이 나오는 순서대로 시청해야 합니다. 비디오에서 논의된 통계 문제를 연습하기 위해 펜과 종이를 들고 앉아 있을 수 있습니다.
무료 코드 캠프
데이터 과학 통계에 대한 대학 과정이 어떤 모습인지 알고 싶으십니까? Free Code Camp에서 제공하는 YouTube의 고품질 통계 과정 비디오를 시청하십시오.
열심히 수업을 진행하면 데이터를 수집, 요약, 구성 및 해석하는 기술을 배우게 됩니다. 또한 공연 데이터 세트를 마무리할 수 있습니다.
칸아카데미
통계에 대한 또 다른 정교한 온라인 학습 콘텐츠는 Khan Academy의 YouTube 동영상입니다.
통계의 다양한 주제에 대한 동영상 강의를 정리한 목록입니다. 67개의 동영상 강의가 있어 원하는 만큼 자유롭게 이용할 수 있습니다.
마린의 통계
Marin은 YouTube 채널인 MarinStatsLectures-R 프로그래밍 및 통계를 통해 데이터 과학 통계에 대한 철저한 강의 시리즈를 제공합니다.
연구 설계, 분포, Z-점수 등과 같은 필수 통계 기능을 다루는 50개의 강의 비디오가 있습니다.
365 데이터 과학
통계 소개에 대한 이 365 데이터 과학 YouTube 동영상은 데이터 과학자에게 필요한 통계의 필수 기능을 다룹니다.
왜곡, 분산, 측정 수준, 수치 변수 등은 강의에서 다룰 주목할만한 통계 주제입니다.
스탯퀘스트
StatQuest의 ML에 대한 이 무료 YouTube 강의를 보고 통계 함수를 나란히 적용하여 기계 학습을 배우십시오.
이 재생 목록에는 84개의 동영상 강의가 있습니다. 편향, 분산, 다중 회귀 및 로지스틱 회귀와 같은 흥미로운 통계 기능을 배우게 됩니다.
유다시티
무료 리소스를 통해 새로운 기술을 배우기 시작하는 것은 현명한 단계입니다. 기술을 엿보고 성공적으로 습득하는 데 필요한 노력을 알 수 있도록 도와줍니다. 데이터 과학에 대한 통계를 배우기 위해 이 Udacity 과정을 같은 방식으로 사용할 수 있습니다.
다음과 같은 데이터 과학에 필요한 통계 기능을 배우게 됩니다.
- 개연성
- 견적
- 데이터의 관계 발견
- 회귀 분석
- 추론
- 정규 분포 및 이상값
코스는 누구에게나 열려 있습니다. 대수학에 대한 기본 지식은 연습 과제를 수행하는 데 도움이 됩니다.
베이지안 통계 소개: Udemy
베이지안 통계는 가설의 확률을 탐색하기 위한 통계적 추론 방법입니다. 데이터 과학자는 이 통계 기능을 여러 가지 방법으로 사용합니다. 이 Udemy 과정을 확인하여 전체 개념을 무료로 배울 수 있습니다.
14개의 강의가 포함된 4개의 간결한 섹션에서 베이지안 통계를 배우게 됩니다. 코스를 완료하는 데 약 1시간 18분이 소요됩니다. 개념을 암기하고 이해하고 싶은 만큼 코스를 반복할 수 있습니다.
통계 소개: Coursera
같은 대학 교수진이 강의하고 Coursera를 통해 온라인으로 제공되는 스탠포드 대학 과정입니다. 이 무료 과정은 또한 자기 주도형 교육 자료이므로 일정에 따라 마감일을 변경할 수 있습니다.
주요 과정 내용은 다음과 같습니다.
- 데이터 탐색을 위한 기술 통계
- 데이터 수집 및 샘플링
- 확률 이론
- 이항 분포
- 회귀 분석
모든 수업을 완료하는 데 약 15시간이 소요됩니다. 마지막으로 성공적인 완료에 대한 인증서를 받게 됩니다.
통계 및 확률: 칸아카데미
데이터 과학에 대한 통계 및 확률을 무료로 배우고 싶으십니까? Khan Academy에서 제공하는 이 게임화된 학습 콘텐츠를 시도해야 합니다. 과정 내용에는 데이터 과학에 대한 확률 및 통계의 기초가 포함됩니다.
이 콘텐츠에는 16개의 수업이 있습니다. 마지막으로 배운 내용에 대한 기술과 지식을 테스트하기 위한 코스 챌린지가 있습니다. 또한 이 과정은 비디오 강의를 통해 수업을 제공합니다. 따라서 실무 전문가에게 적합한 자습형 과정입니다.
Python을 사용한 데이터 과학 통계: Coursera
이 Coursera 과정은 IBM에서 제공했습니다. 데이터 사이언스를 위한 통계의 빌딩 블록 원리를 배우기 위한 고도로 객관적인 과정입니다. 주목할만한 코스 주제는 다음과 같습니다.
- 데이터 수집
- 데이터 요약을 위한 기술 통계
- 데이터 시각화 및 표시
- 확률 분포
- 가설 검증
- 분산 또는 ANOVA 분석
- 상관관계 및 회귀분석
예상 과정 완료 시간은 14시간입니다. 완전한 온라인 및 자습 과정이므로 일하는 전문가라도 걱정하지 마십시오.
기계 학습 전문화를 위한 수학: Coursera
수학은 기계 학습, 인공 지능 및 데이터 과학과 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 이 Coursera 과정에 등록하면 위의 틈새 분야에서 성공적인 전문가가 되기 위해 필요한 것을 정확히 배울 수 있습니다.
Imperial College of London은 최고의 온라인 코스 플랫폼인 Coursera를 통해 이 코스를 제공하고 있습니다. 4명의 베테랑 강사가 진행하는 3가지 교육 과정입니다. 주당 4시간으로 4개월 만에 교육을 마칠 수 있습니다.
유료 온라인 과정
전체 분야를 포괄하는 철저한 학습 콘텐츠도 찾고 있다면 다음과 같은 유료 학습 리소스가 있습니다.
데이터 과학 및 데이터 분석을 위한 통계 및 수학: Udemy
비즈니스 분석 및 데이터 과학 기능을 적용하기 위한 확률 이론 및 통계를 배우고 싶다면 이 Udemy 과정을 확인해야 합니다. 몇 가지 주목할 만한 교훈은 다음과 같습니다.
- RMSE(제곱 평균 제곱근 편차)
- 평균 절대 오차(MAE)
- 가설 검증
- 귀무가설 유의성 검정 또는 p-값
- 제1종 오류와 제2종 오류
- 기술 통계
- 확률 이론
- 다중 선형 회귀
9개 섹션에 걸쳐 91개의 강의로 구성된 자기 주도형 온라인 교육 과정입니다. 예상 코스 콘텐츠 길이는 11시간 24분입니다.
확률 및 통계 마스터 되기: Udemy
이론을 배우는 것만으로는 충분하지 않습니다. 당신은 당신의 자신감을 테스트하기 위해 샘플 문제와 질문을 연습해야합니다. 따라서 이 Udemy 과정을 확인하여 아이디어와 샘플 질문을 모두 얻을 수 있습니다. 주요 과정 주제는 다음과 같습니다.
- 파이 차트, 막대 그래프, 벤 다이어그램, 도트 플롯, 히스토그램 등과 같은 필수 데이터 시각화 도구
- Z-점수, 표준편차, 정규분포, 분산, 평균을 사용한 데이터의 통계적 분포
- 회귀 분석
- 데이터 샘플링
- 가설 검증
이 과정은 10개의 섹션과 141개의 강의 동영상으로 구성되어 있습니다. 각 섹션의 마지막에는 모의고사도 있습니다. 전체 과정이 끝나면 기말고사가 있습니다.
Python을 사용한 통계 기초: DataCamp
Python은 데이터 과학에 필수적인 프로그래밍 언어입니다. 따라서 Python 코딩을 사용하여 통계를 구현하는 방법을 배워야 합니다. 이 DataCamp 기술 트랙은 Python의 관점에서 통계를 배우는 데 도움이 될 수 있습니다. 놀라운 코스 내용:
- 요약 통계 및 확률
- 물류 및 선형 회귀와 같은 통계 모델
- 데이터 샘플링 기술
- 가설 테스트를 수행하여 광범위한 데이터 세트에서 결론
전체 스킬 트랙은 5개의 코스로 구성됩니다. 각 코스의 길이는 4시간입니다. 따라서 기술 트랙을 완료하는 데 20시간이 걸립니다.
R: DataCamp의 통계 기초
DataCamp의 또 다른 기술 트랙은 R 언어를 사용하여 데이터 과학에 대한 통계를 배우는 데 도움이 됩니다. R은 데이터 시각화 그래픽 및 통계 컴퓨팅에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 주요 기술 트랙 주제는 다음과 같습니다.
- R 통계 소개
- R의 회귀 분석 소개
- R의 데이터 샘플링
- R의 중간 회귀
- R의 가설 테스트
이 기술 트랙의 5개 과정은 각각 4시간이며 총 완료 시간은 20입니다.
아마존에서 책
데이터 과학을 위한 필수 수학: Amazon
이 책은 통계는 말할 것도 없고 선형대수, 미적분, 확률과 같은 수학에 필요한 모든 주제를 찾을 수 있는 훌륭한 소스입니다. 이 책은 데이터 과학 프로젝트에서 신경망, 선형 회귀 및 로지스틱 회귀의 적용을 설명하고 보여줍니다.
또한 가설 검정 및 기술 통계를 적용하여 통계적 유의성을 도출하고 광범위한 데이터 세트에서 p-값을 해석하는 방법을 배웁니다. 책은 킨들 기기용 전자책으로, 책을 좋아하는 사람들을 위해 페이퍼백으로 제공된다.
데이터 과학자를 위한 실용적인 통계: Amazon
이 Amazon 책에서 손쉽게 Python 및 R 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 과학 및 구현에 대한 실용적인 통계를 배우십시오. 저자는 통계에서 데이터 과학자에게 필요한 부분과 그렇지 않은 부분을 명시적으로 설명합니다.
이 책은 무작위 샘플링, 회귀 분석, 분류 기술 및 기계 학습 방법과 같은 주요 통계 기능을 다룹니다. 이 편리한 책을 종이책 사본, 나선형 제본 또는 Kindle용 디지털 사본으로 소유할 수 있습니다.
적나라한 통계: 아마존
이 책은 데이터 과학에 필수적인 통계 도구를 알려줍니다. 회귀 분석, 상관 관계, 추론 등과 같은 통계 개념에 대한 간단하고 이해하기 쉬운 설명을 얻을 수 있습니다.
Amazon은 학습자의 다양한 요구를 연구하고 이해함으로써 이 책을 Kindle, 하드커버, MP3 CD, 페이퍼백 및 오디오북과 같은 형식으로 제공했습니다.
결론
중급 또는 전문 데이터 과학자라면 데이터 과학에 대한 통계의 중요성을 이미 알고 있을 것입니다. 신입 졸업생은 이 기사에서 위에서 설명한 대로 배울 수 있습니다.
데이터 과학에 어떤 통계 수업이 필요한지 알면 통계 전체를 배우는 데 많은 수개월을 투자할 것입니다. 데이터 과학자가 되기 위해 위의 리소스 중 일부 또는 전체를 탐색하면 이 귀중한 지식을 찾을 수 있습니다.
ML 모델에 대한 강화 학습에도 관심이 있을 수 있습니다.