Conceptos estadísticos que todo científico de datos debe saber

Los científicos de datos tienen una gran demanda y, en algunos casos, los científicos de datos están asumiendo roles estadísticos heredados. Si bien una carrera en ciencia de datos puede sonar interesante y disponible, los futuros científicos de datos deben considerar su comodidad con las estadísticas antes de planificar su próximo paso, como obtener un Máster Universitario en Ciencia de Datos.

Si bien una carrera en ciencia de datos puede sonar interesante y disponible, prospectiva Científicos de datos Debe considerar su comodidad con las estadísticas antes de planificar su próximo paso, como obtener una maestría en ciencia de datos.

La estadística, como disciplina académica y profesional, es la recopilación, análisis e interpretación de datos. Los profesionales que trabajan con estadísticas también tienen que ser capaces de comunicar sus hallazgos. Como tal, las estadísticas son una herramienta fundamental de los científicos de datos, de quienes se espera que recopilen y analicen grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados e informen sobre sus hallazgos.

Los datos son información en bruto, y los científicos de datos aprenden a extraerlo, según Data Science Central. Los científicos de datos utilizan una combinación de fórmulas estadísticas y algoritmos informáticos para detectar patrones y tendencias dentro de los datos. Luego, utilizan su conocimiento de las ciencias sociales y una industria o sector en particular para interpretar el significado de esos patrones y cómo se aplican a situaciones del mundo real. El propósito es generar valor para una empresa u organización.

Para convertirse en un científico de datos, debe tener una sólida comprensión de las matemáticas, el razonamiento estadístico, la informática y la ciencia de la información. Debe comprender los conceptos estadísticos, cómo usar fórmulas estadísticas clave y cómo interpretar y comunicar los resultados estadísticos.

Según Elite Data Science, una plataforma educativa de ciencia de datos, los científicos de datos deben comprender el conceptos fundamentales de estadística descriptiva y teoría de la probabilidad, que incluyen los conceptos clave de distribución de probabilidad, significación estadística, prueba de hipótesis y regresión. El pensamiento bayesiano también es importante para el aprendizaje automático; Sus conceptos clave incluyen probabilidad condicional, priores y posteriores, y máxima probabilidad.

La estadística descriptiva es una forma de analizar e identificar las características básicas de un conjunto de datos. Las estadísticas descriptivas proporcionan resúmenes y descripciones de los datos, así como una forma de visualizar los datos. Mucha información en bruto es difícil de revisar, resumir y comunicar. Con las estadísticas descriptivas, puede presentar los datos de una manera significativa.

Análisis importantes en estadística descriptiva incluyen la distribución normal (curva de campana), la tendencia central (la media, la mediana y la moda), la variabilidad (25%, 50%, 75% cuartiles), la varianza, la desviación estándar, la modalidad, la asimetría y la curtosis, según Towards Data Science, un blog de la industria de la ciencia de datos.

La estadística descriptiva está separada de la estadística inferencial. La estadística descriptiva muestra cuáles son los datos; Las estadísticas inferenciales se utilizan para llegar a conclusiones y extraer inferencias de los datos.

Teoría de la probabilidad es una rama de las matemáticas que mide la probabilidad de que ocurra un evento aleatorio, según la Enciclopedia Británica. Un experimento aleatorio es una situación física con un resultado que no se puede predecir hasta que se observa. Como lanzar una moneda. La probabilidad es un número cuantificable entre cero y uno que mide la probabilidad de que ocurra un determinado evento. Cuanto mayor sea la probabilidad (cuanto más cerca de uno), más probable es que suceda. La probabilidad de lanzar una moneda es de 0,5, ya que aterrizar en cara o cruz es igualmente probable.

La probabilidad analiza lo que podría suceder en función de una gran cantidad de datos, cuando un experimento se repite una y otra vez. No hace ninguna conclusión con respecto a lo que podría sucederle a una persona específica o en una situación específica. Las fórmulas estadísticas relacionadas con la probabilidad se utilizan de muchas maneras, incluidos los gráficos actuariales para las compañías de seguros, la probabilidad de la aparición de una enfermedad genética, las encuestas políticas y los ensayos clínicos, según Britannica.

Las características estadísticas son a menudo las primeras técnicas que los científicos de datos utilizan para explorar los datos. Características estadísticas (PDF, 21,6 MB) Incluir la organización de los datos y la búsqueda de los valores mínimos y máximos, la búsqueda del valor mediano y la identificación de los cuartiles. Los cuartiles muestran cuánto de los datos cae por debajo del 25%, 50% y 75%. Otras características estadísticas incluyen la media, el modo, el sesgo y otros hechos básicos sobre los datos.

Una distribución de probabilidad son todos los resultados posibles de una variable aleatoria y sus correspondientes valores de probabilidad entre cero y uno, según Investopedia. Los científicos de datos utilizan distribuciones de probabilidad para calcular la probabilidad de obtener ciertos valores o eventos.

La distribución de probabilidad tiene una forma y varias propiedades que se pueden medir, incluyendo el valor esperado, la varianza, la asimetría y la curtosis. El valor esperado es el valor promedio (medio) de una variable aleatoria. La varianza es la dispersión de los valores de una variable aleatoria lejos del promedio (media). La raíz cuadrada de la varianza se conoce como desviación estándar, que es la forma más común de medir la propagación de datos.

La reducción de dimensionalidad es el proceso de reducción de las dimensiones de su conjunto de datos, (PDF, 751 KB) según la Universidad de California Merced. El propósito de esto es resolver problemas que surgen con conjuntos de datos en altas dimensiones que no existen en dimensiones inferiores. En otras palabras, hay demasiados factores involucrados. Cuantas más características se incluyan en un conjunto de datos, más muestras necesitarán los científicos para tener todas las combinaciones de características representadas. Esto aumenta la complejidad del experimento. La reducción de la dimensionalidad tiene una serie de beneficios potenciales, que incluyen menos datos para almacenar, computación más rápida, menos redundancias y modelos más precisos.

No todos los conjuntos de datos están inherentemente equilibrados. Los científicos de datos utilizan sobremuestreo y submuestreo para alterar conjuntos de datos desiguales, (PDF, 4.9 MB) que también se conoce como remuestreo. El sobremuestreo se utiliza cuando los datos disponibles actualmente no son suficientes. Existen técnicas establecidas sobre cómo imitar una muestra natural, como la técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas (SMOTE). El submuestreo se utiliza cuando una parte de los datos está sobrerrepresentada. Las técnicas de submuestreo se centran en encontrar datos superpuestos y redundantes para utilizar solo algunos de los datos.

El Sociedad Internacional de Análisis Bayesiano explica el teorema de Bayes: «En el paradigma bayesiano, el conocimiento actual sobre los parámetros del modelo se expresa colocando una distribución de probabilidad en los parámetros, llamada distribución previa».

La distribución previa es el conocimiento actual de un científico sobre un tema. Cuando sale a la luz nueva información, se expresa como la probabilidad, que es «proporcional a la distribución de los datos observados dados los parámetros del modelo». Esta nueva información se «combina con el anterior para producir una distribución de probabilidad actualizada llamada distribución posterior».

Esto puede ser confuso para los nuevos estudiantes de estadística, pero hay definiciones simplificadas. El pensamiento bayesiano abarca la actualización de creencias basadas en nuevos datos, según Elite Data Science. Esta es una alternativa a las estadísticas de frecuencia, que se usa comúnmente para calcular probabilidades.

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