Un'analisi dei campi statistici che dovresti conoscere per un ruolo di data science entry-level con risorse utili
Siamo onesti, la matematica, soprattutto la statistica, può essere piuttosto spaventosa.
In uno dei miei precedenti postHo discusso della matematica necessaria per diventare un data scientist di alto calibro. In poche parole, devi conoscere tre aree chiave: algebra lineare, calcolo e statistica.
Ora, la statistica è la cosa più utile e importante da comprendere appieno. La statistica è la spina dorsale di molti principi della scienza dei dati, la utilizzerai ogni singolo giorno e persino l'apprendimento automatico deriva dalla teoria dell'apprendimento statistico.
Voglio dedicare un intero post con una tabella di marcia dettagliata delle conoscenze statistiche che dovresti avere come data scientist e delle risorse per apprendere tutte queste cose.
Ovviamente, la statistica è un campo vasto e non è possibile imparare tutto al riguardo, soprattutto con tutta la ricerca attiva in corso. Tuttavia, se hai una solida conoscenza pratica degli argomenti che tratterò in questo articolo, allora sei in una posizione molto forte.
Se vuoi una visione completa del campo, questo Wikipedia l'articolo riassume l'intero panorama statistico.
Fonte: towardsdatascience.com
