#интересное
У статистики есть несколько определений. Одно из самых простых и точных — это «наука о сборе и классификации цифровых данных». А если добавить к нему немного о программировании и машинном обучении, то получится неплохое описание основ Data Science.
В самом деле, в Data Science трудно найти область, где нет статистики в том или ином виде. Она нужна для:
✦ анализа, преобразования и очистки данных;
✦ оценки и оптимизации моделей машинного обучения;
✦ понимания данных и презентации результатов.
Мы выбрали семь базовых концепций, без которых в Data Science точно не обойтись. К счастью, они не слишком сложны 😉
___
https://skillbox.ru/media/code/7-bazovykh-statisticheskikh-ponyatiy-neobkhodimykh-datasayentistu/
У статистики есть несколько определений. Одно из самых простых и точных — это «наука о сборе и классификации цифровых данных». А если добавить к нему немного о программировании и машинном обучении, то получится неплохое описание основ Data Science.
В самом деле, в Data Science трудно найти область, где нет статистики в том или ином виде. Она нужна для:
✦ анализа, преобразования и очистки данных;
✦ оценки и оптимизации моделей машинного обучения;
✦ понимания данных и презентации результатов.
Мы выбрали семь базовых концепций, без которых в Data Science точно не обойтись. К счастью, они не слишком сложны 😉
___
https://skillbox.ru/media/code/7-bazovykh-statisticheskikh-ponyatiy-neobkhodimykh-datasayentistu/