¿Cuáles son los conceptos estadísticos básicos para los científicos de datos?

En estadística uno de los conceptos más importantes para entender es el de muestreo. Lo que quiero decir es que, cuando recopila datos, a menudo solo ve un subconjunto de todos los datos posibles que podrían recopilarse sobre ese tema. El subconjunto de datos que recopiló se conoce como una muestra, y el mayor espacio de datos del que se extraen los datos se conoce como población. Muchas veces deseamos inferir propiedades de la población más grande simplemente mirando nuestra muestra: estas medidas predictivas se conocen como estadísticas inferenciales .

  • Media, mediana, moda
  • Distribuciones de datos
    • Normal normal
    • Exponencial / Poisson
    • Binomio
    • Chi-cuadrado
  • Desviación estándar y varianza
  • Evaluación de la hipótesis
    • Valores p
  • Prueba de significación
    • Prueba Z, prueba t, Mann-Whitney U
    • Prueba de Chi-cuadrado y ANOVA

El científico de datos es un término ambiguo. Lo que hace un científico de datos puede variar enormemente. Algunos científicos de datos podrían utilizar principalmente métodos algorítmicos en lugar de métodos estadísticos para la predicción. En general, debe tener una buena comprensión de la probabilidad, la prueba de hipótesis, la regresión lineal y logística, y el intercambio de sesgo-varianza de, por nombrar algunos. Los conceptos estáticos de los que necesita tener un conocimiento profundo serán muy específicos para la empresa y la industria.

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