Já sabemos que a ciência de dados é uma das expressões mais populares no mundo da tecnologia de hoje, com um potencial excepcional de oportunidades para os aspirantes. Se você pertence a esta liga e está planejando seguir carreira nessa área, estar familiarizado com os conceitos fundamentais é de extrema importância. Você pode não precisar de um Ph.D. para se destacar em ciência de dados, mas você precisa ter um conhecimento sólido das disciplinas básicas.
Se você acabou de entrar no campo, provavelmente já se deparou com pessoas dizendo que probabilidade e estatística são os pré-requisitos cruciais para a ciência de dados e estão corretos. Ter um bom entendimento desses dois aspectos não apenas o armará com os conceitos, mas também o ajudará a atingir seu objetivo de se tornar um profissional de ciência de dados.
Probabilidade representa a chance de que algo aconteça e calcula a probabilidade de esse evento acontecer. É um conceito intuitivo que usamos regularmente, sem realmente perceber que estamos falando e implementando a probabilidade no trabalho.
A aleatoriedade e a incerteza são imperativas no mundo e, portanto, pode ser extremamente útil entender e saber as chances de vários eventos. Aprender sobre probabilidade ajuda você a tomar decisões informadas sobre a probabilidade de eventos, com base em um padrão de dados coletados.
No contexto da ciência de dados, as inferências estatísticas são freqüentemente usadas para analisar ou prever tendências de dados, e essas inferências usam distribuições de probabilidade de dados. Portanto, sua eficácia em trabalhar com problemas de ciência de dados depende, em boa medida, da probabilidade e de suas aplicações.
Estatística é o estudo da coleta, interpretação, organização, análise e organização de dados e, portanto, os profissionais de ciência de dados precisam ter sólidos conhecimentos de estatística.
As estatísticas descritivas, juntamente com a teoria da probabilidade, podem ajudá-los a tomar decisões de negócios voltadas para o futuro. É necessário aprender os principais conceitos estatísticos para se destacar no campo. Existem alguns algoritmos e teoremas básicos que formam a base de diferentes bibliotecas que são amplamente utilizadas na ciência de dados. Vamos dar uma olhada em algumas técnicas estatísticas comuns amplamente utilizadas na área.
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