學習統計學對于追求數據科學或分析學的職業是至關重要的。數據科學家和分析師使用統計數據來揭示數據背后的意義。那么大家遇到不會的知識點要怎么辦呢?紐約大學統計學課程能夠進行輔導嗎?

一、為什么要學習統計學?

統計學在數據科學和分析專業中至關重要。"波斯納說："沒有強大的統計思維能力的人在進行分析時，不會充分考慮在特定情況下什么是最合適的，往往會得到錯誤問題的正確答案。

它幫助數據科學家和分析師講述數據背后的故事。馬里蘭州古徹學院數學副教授Phong Le說："統計學可以利用分析學給我們提供的收集、清理、分類和總結的數據，并幫助我們把它推得更遠，"他在古徹學院的綜合數據分析專業中教課。

二、統計學和數據科學

奈斯比特說："數據科學是統計學和計算機科學的結合，"他補充說，統計學是追求數據科學職業的核心組成部分。

通過使用統計學，數據科學家可以收集原始數據并對這些數字的含義做出結論。統計學還幫助他們剔除數據，將有意義的信息與多余的數據分開。

"在分析數據集中的特征時，我可以測試樣本差異是否有統計學意義，"內斯比特說。"這可能會改變模型中使用的輸入特征的設計或類型。"

統計學和數據科學之間有什么區別?Phong說，在實踐中，數據科學是 "油門踏板，尋找模式并創建戲劇性的總結和可視化，"而統計學是剎車踏板，"提醒我們，不是所有數據驅動的東西都是可推廣的，以前有效的東西在未來可能不適用。"

三、統計學和機器學習

"機器學習領域從統計學中借用了幾個概念，并在此基礎上建立了新的算法和工具，同時也吸收了其他數學領域的理論，如線性代數、微積分和離散數學，"德克薩斯州立大學計算機科學系助理教授Vangelis Metsis說。

雖然統計學是理解因變量和自變量之間關系的過程，但Metsis說，機器學習是關于應用數據進行準確的預測，即使這種關系沒有被完全理解。

Metsis補充說，統計學幫助專家理解機器學習模型的行為方式的原因。它使用戶能夠解釋機器學習中使用的越來越復雜的模型。

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