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纽约大学统计学课程能够进行辅导吗?老师可以简单介绍一下吗?
学习统计学对于追求数据科学或分析学的职业是至关重要的。数据科学家和分析师使用统计数据来揭示数据背后的意义。那么大家遇到不会的知识点要怎么办呢?纽约大学统计学课程能够进行辅导吗?
一、为什么要学习统计学?
统计学在数据科学和分析专业中至关重要。"波斯纳说:"没有强大的统计思维能力的人在进行分析时,不会充分考虑在特定情况下什么是最合适的,往往会得到错误问题的正确答案。
它帮助数据科学家和分析师讲述数据背后的故事。马里兰州古彻学院数学副教授Phong Le说:"统计学可以利用分析学给我们提供的收集、清理、分类和总结的数据,并帮助我们把它推得更远,"他在古彻学院的综合数据分析专业中教课。
二、统计学和数据科学
奈斯比特说:"数据科学是统计学和计算机科学的结合,"他补充说,统计学是追求数据科学职业的核心组成部分。
通过使用统计学,数据科学家可以收集原始数据并对这些数字的含义做出结论。统计学还帮助他们剔除数据,将有意义的信息与多余的数据分开。
"在分析数据集中的特征时,我可以测试样本差异是否有统计学意义,"内斯比特说。"这可能会改变模型中使用的输入特征的设计或类型。"
统计学和数据科学之间有什么区别?Phong说,在实践中,数据科学是 "油门踏板,寻找模式并创建戏剧性的总结和可视化,"而统计学是刹车踏板,"提醒我们,不是所有数据驱动的东西都是可推广的,以前有效的东西在未来可能不适用。"
三、统计学和机器学习
"机器学习领域从统计学中借用了几个概念,并在此基础上建立了新的算法和工具,同时也吸收了其他数学领域的理论,如线性代数、微积分和离散数学,"德克萨斯州立大学计算机科学系助理教授Vangelis Metsis说。
虽然统计学是理解因变量和自变量之间关系的过程,但Metsis说,机器学习是关于应用数据进行准确的预测,即使这种关系没有被完全理解。
Metsis补充说,统计学帮助专家理解机器学习模型的行为方式的原因。它使用户能够解释机器学习中使用的越来越复杂的模型。
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