Statistics Learning for Data Science - vital terms

La science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont désormais à la pointe de la demande et l'avenir est également prometteur dans ce segment.
Les statistiques sont des éléments cruciaux pour commencer à apprendre dans ce domaine.
Les termes utilisés dans les statistiques sont très étranges et difficiles à comprendre pour les débutants, nous avons donc fait de notre mieux pour expliquer ces termes dans un langage très facile pour les gars de niveau novice, intermédiaire ou avancé en science des données, apprentissage automatique, domaine de l'IA.
Ici, nous avons couvert tant de termes utilisés dans les statistiques comme -
& # 10020; Hypothèses
& # 10020; Méthodes quantitatives
& # 10020; Méthodes qualitatives
& # 10020; Variables indépendantes et dépendantes
& # 10020; Variables des prédicteurs et des résultats
& # 10020; Variables catégorielles
& # 10020; Variable binaire
& # 10020; Variable nominale
& # 10020; Variable ordinale
& # 10020; Variable continue
& # 10020; Variable d'intervalle
& # 10020; Variable de rapport
& # 10020; Variable discrète
& # 10020; Variables confusionnelles
& # 10020; Erreur de mesure
& # 10020; Validité et la fiabilité
& # 10020; Deux méthodes de collecte de données
& # 10020; Types de variation
& # 10020; Variation non systématique
& # 10020; Variation systématique
& # 10020; Distribution de fréquence
& # 10020; La moyenne
& # 10020; La médiane
& # 10020; La mode
& # 10020; Dispersion dans la distribution des données
& # 10020; Gamme
& # 10020; Gamme interquartile
& # 10020; Quartiles
& # 10020; Probabilité
& # 10020; Écart-type

Si vous envisagez de bâtir votre carrière dans ce domaine, les conditions ci-dessus sont essentielles pour que vous obteniez de meilleures opportunités d'emploi.
Ces termes sont expliqués en détails dans des livres ou sur Internet, et les gens n'aiment pas beaucoup lire, ils veulent comprendre les choses en quelques mots et c'est ce que nous avons essayé ici avec des exemples, si vous sentez que vous voulez plus de détails ou des exemples, veuillez nous faire part de vos suggestions et nous continuerons d'améliorer notre application.

Fondamentalement, la science des données est -

Aussi connu sous le nom de science basée sur les données. Méthodes, processus, algorithmes scientifiques pour extraire des connaissances ou des idées à partir de différents formats de données telles que structurées (ex. Feuilles) ou non structurées (ex. Images, vidéos).