20个学习数据科学统计学的最佳免费和付费资源

数据科学通过数学学科统计学为聪明的企业、金融机构、医疗中心等利用PB级数据获利提供支持。因此，学习统计学以成为成功的数据科学家。

本文展示了一些著名、简洁、简明的视频资源和在线课程，这些资源将帮助您轻松学习统计学。继续阅读，让您的数据科学之旅向前迈进一步。

为什么应该学习数据科学中的统计学？

网站和应用每秒收集大量数据。但是，如果没有模式，这些数据是没有意义的。统计学通过寻找模式帮助您理解原始数据。

一旦数据科学家获得大量数据，他们将应用描述统计学，将调查或观察结果转录为能提供洞察力的东西。

然后，数据科学家使用推断统计学分析整个数据集的一小部分，以将发现与数据集的来源（例如一个国家的人口）相关联。

因此，您需要学习统计学来回答数据科学问题，例如：

• 任何数据集或调查数据的重要特征
• 制定产品开发策略的方法
• 设置绩效指标及其表格
• 预测项目的预期结果或常见结果
• 保留有效数据并丢弃噪声

统计学在数据科学中的重要性

数据清洗

统计学有助于验证数据是否按照调查计划收集。统计方法还帮助数据科学家消除噪声、伪造数据、无关数据和冗余数据。因此，结构化数据就准备好作为任何编程程序的输入。

数据分析

在数据分析中，您必须应用统计函数，例如平均值、中位数、众数、方差和分布。此外，对于预测，统计学有助于从数据模型预测特定结果。

统计学是理解数据、改进数据模型以及解释数据集生成特定值的关键。

分类方法

逻辑回归是数据科学家广泛使用的一种方法。他们应用这个统计函数根据数据模型中观察到的模式预测定性响应。

聚类

另一个重要的统计函数帮助数据科学家对人群进行分类。例如，数据科学家可以应用聚类将不同年龄段的客户分离，并运行定向广告，以降低成本并最大化转化率。

现在，以下是一些数据科学的重要学习资源。

免费课程和视频资源

以下是一些在YouTube上提供的免费课程。此外，您还会发现一些顶级教育技术平台提供免费学习内容。

Great Learning

通过观看这个YouTube视频课程，开始学习数据科学中统计学的必要性。视频共计7小时12分钟，解释了数据科学中各种重要的统计功能。

例如，它解释了线性回归和统计学的关系、各种数据集、相关性、概率论、二项分布等。

CrashCourse

来自YouTube频道CrashCourse的CrashCourse统计学是数据科学渴望者学习统计学的优秀资源。视频内容共计44个，解释了所有专门用于数据科学和机器学习的统计函数。

您需要按照它们出现的顺序观看视频，以有条理地学习这些课程。您可能希望拿着笔和纸，练习视频中讨论的统计问题。

免费代码训练营

想知道数据科学统计学的大学课程是什么样子吗？观看这个由Free Code Camp提供的优质统计学课程YouTube视频。

一旦您认真学习这门课程，您将学会收集、总结、组织和解释数据的技巧。您还将能够得出大型数据集的结论。

可汗学院

另一个关于统计学的详细在线学习内容是Khan Academy在YouTube上的视频。

这是一个有关统计学各个主题的视频讲座的有组织列表。有67个视频讲座可以免费访问，随意观看。

Marin的统计学

Marin的YouTube频道MarinStatsLectures-R编程与统计学提供了一系列详尽的统计学讲座，专门针对数据科学。

有50个讲座视频，涵盖了诸如研究设计、分布、Z值等基本统计学函数。

365数据科学

这个介绍统计学的365 Data ScienceYouTube视频涵盖了数据科学家所需的统计学函数。

偏度、方差、测量水平、数值变量等都是讲座将涵盖的一些重要统计学主题。

StatQuest

通过观看这个关于机器学习的免费YouTube讲座，通过应用统计学函数并排学习机器学习。

该播放列表中有84个视频讲座。您将学习有趣的统计学函数，如偏差、方差、多元回归和逻辑回归。

Udacity

通过浏览一些免费资源来开始学习一项新技能是一个明智的步骤。这将帮助您对该技能有所了解，了解成功获得所需技能所需的努力。要学习数据科学的统计学，您可以使用这个Udacity course。

您将学习数据科学所需的统计学函数，包括：

• 概率
• 估计
• 发现数据中的关系
• 回归分析
• 推断
• 正态分布和异常值

该课程面向所有人开放。掌握基本的代数知识将有助于完成练习任务。

贝叶斯统计学简介：Udemy

贝叶斯统计学是一种探索假设概率的统计推断方法。数据科学家在许多方面使用这个统计学函数。您可以通过查看这个Udemy course来免费学习整个概念。

您将在包含14讲的4个简洁章节中学习贝叶斯统计学。完成整个课程大约需要1小时18分钟。您可以反复学习课程，以便记忆和理解概念。

统计学导论：Coursera

这是一门由斯坦福大学的教授在线上讲授的课程，通过Coursera提供。这门免费课程也是自学培训材料，因此您可以根据自己的时间表更改截止日期。

主要课程内容包括：

• 用于数据探索的描述性统计
• 数据收集和抽样
• 概率论
• 二项分布
• 回归分析

完成所有课程需要约15小时。最后，您将获得成功完成的证书。

统计学与概率：可汗学院

想免费学习数据科学的统计学和概率学吗？您必须尝试一下来自Khan Academy的这个游戏化学习内容。课程内容包括数据科学的概率和统计学基础。

这个内容中有16个课程。最后，有一个课程挑战来测试您对所学内容的技能和知识。此外，课程通过视频讲座进行教学。因此，这是一个适合在职专业人士的自学课程。

使用Python的数据科学统计学：Coursera

这个Coursera course是由IBM提供的。它是一个非常客观的课程，旨在学习数据科学的统计学基本原理。值得注意的课程主题有：

• 数据收集
• 用于数据总结的描述性统计
• 可视化和展示数据
• 概率分布
• 假设检验
• 方差分析（ANOVA）
• 相关和回归分析

预计完成课程需要14小时。如果您是在职专业人士，也不用担心，因为它是一个完全在线和自学的课程。

机器学习数学专项课程：Coursera

数学与机器学习、人工智能和数据科学密不可分。您可以通过注册这个Coursera course来学习在以上领域成为成功专业人士所需的内容。

伦敦帝国学院通过Coursera提供这门课程，这是领先的在线课程平台。这是一个3个训练课程，由四位经验丰富的讲师讲授。每周4小时，您可以在4个月内完成培训。

付费在线课程

如果您还在寻找涵盖整个学科的详尽学习内容，这里有一些付费的学习资源供您参考：

数据科学和数据分析的统计学与数学：Udemy

如果您想学习概率论和统计学，以应用于业务分析和数据科学功能，您必须查看这个Udemy课程。一些值得注意的课程内容包括：

• 均方根误差（RMSE）
• 平均绝对误差（MAE）
• 假设检验
• 零假设显著性检验或p值
• 类型I和类型II错误
• 描述性统计
• 概率论
• 多元线性回归

这是一个自学在线培训课程，共有91个讲座，分为九个部分。预计课程内容长度为11小时24分钟。

成为概率与统计大师：Udemy

单纯学习理论还不够。您需要练习样本问题和问题，以测试自己的信心。因此，您可以查看这个Udemy course，以获取思路和样本问题。一些关键的课程主题是：

• 基本的，如饼图、条形图、维恩图、点图、直方图等
• 使用Z-Score、标准差、正态分布、方差和均值对数据进行统计分布
• 回归分析
• 数据抽样
• 假设检验

该课程共包含10个章节和141个讲座视频。每个章节结束时，还会有一个实践测试。整个课程结束时，还会有一次期末考试。

Python统计基础：DataCamp

Python是数据科学的重要编程语言。因此，您需要学习如何使用Python编码实现统计学。这个DataCamp技能跟踪可以帮助您从Python的角度学习统计学。令人惊叹的课程内容：

• 汇总统计和概率
• 统计模型，如逻辑回归和线性回归
• 数据抽样技术
• 通过进行假设检验从庞大的数据集中得出结论

整个技能跟踪包括5门课程。每门课程长度为4小时。因此，完成整个技能跟踪需要20小时。

R统计基础：DataCamp

这是另一个来自DataCamp的技能跟踪，它可以帮助您使用R语言学习数据科学的统计学。R是用于数据可视化图形和统计计算的最流行的编程语言。关键的技能跟踪主题包括：

• R中的统计学介绍
• R中的回归分析介绍
• R中的数据抽样
• R中的中级回归
• R中的假设检验

这个技能跟踪的5门课程每门课程都是4小时，总完成时间为20小时。

亚马逊图书

数据科学基本数学：亚马逊

这本书是找到所有所需的数学主题的绝佳资源，如线性代数、微积分、概率，更不用说统计学了。该书解释并展示了在数据科学项目中应用神经网络、线性回归和逻辑回归。

预览	产品	评级	价格
	Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra,…		$35.90	Buy on Amazon

您还将学习如何通过应用假设检验和描述性统计从庞大的数据集中推导出统计学意义和解释p值。该书可作为Kindle设备的电子书和喜欢实体书的人的平装书供应。

数据科学家实用统计学：亚马逊

从这本亚马逊书籍中轻松学习数据科学的实用统计知识，并使用Python和R编程语言进行实现。作者明确描述了数据科学家所需的统计学部分以及不需要的部分。

预览	产品	评分	价格
	Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python		$27.56	Buy on Amazon

该书将介绍诸如随机抽样、回归分析、分类技术和机器学习方法等关键统计函数。您可以拥有这本便捷的书籍，包括平装本、螺旋装订本或Kindle的电子版。

Naked Statistics: Amazon

本书将教您数据科学中不可或缺的统计工具。您将对统计概念如回归分析、相关性、推断等进行简明易懂的解释。

预览	产品	评分	价格
	Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data		$11.69	Buy on Amazon

亚马逊根据学习者的各种需求，提供了Kindle、精装本、MP3音频光盘、平装本和有声书等多种格式的版本。

结论

如果您是中级或专业的数据科学家，您已经了解统计学对于数据科学的重要性。新毕业生可以在本文中概述的范围内学习统计学。

了解数据科学所需的统计课程，您将投入数月时间学习统计学的全部内容。您可以通过探索上述任何一种或所有资源来获得这个宝贵的知识，成为一名数据科学家。

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