是否想要为了数据科学的目的学习统计学？是否在学校时觉得统计概念难以理解，现在正在寻找更简单的方法来学习统计概念以提高对数据的理解能力？如果两个问题的答案都是肯定的，那么就来到了正确的地方。今天，向介绍在数据科学领域广泛接受的统计学概念。在学习这些概念之前，了解可以期待学到什么是非常重要的。
什么是统计学？应该了解哪些类型的统计概念？统计学是一个主要关注数据收集、数据组织、数据分析、数据解释和数据可视化的学科。以前，统计学由统计学家、经济学家、企业主用来计算和表示他们领域中的相关数据。如今，统计学在数据科学、机器学习、数据分析角色、商业智能分析师角色、计算机科学角色等多个领域扮演了关键角色。
虽然很早就接触到了一些统计概念，如集中趋势和标准差。但是，还有许多重要的统计概念需要学习和应用，以便在数据科学和机器学习中使用。让来了解统计学的基本术语及其类别。
要成为统计程序的大师，应该熟悉某些术语。它们是：
描述性统计- 描述性统计是一个概念，允许分析和总结数据并以数字、图表、条形图、直方图、饼图等形式组织数据。描述性统计简单地说是一个描述现有数据的过程。它将原始观察结果转化为一些有意义的数据，这些数据可以进一步解释和使用。当涉及到学习描述性统计时，标准差、集中趋势等概念在世界各地被广泛使用。
推断性统计 - 另一方面，推断性统计是一个重要的概念，它涉及基于从整个总体中收集的小样本来得出结论。例如，在选举民意调查中，人们通常希望预测出口民调结果，因此他们会在州或国家的各个地区进行调查并记录他们的意见。基于他们收集的信息，他们倾向于得出结论并做出推断，以预测整个总体的结果。
现在知道了统计学的类型，承认统计学概念在数据科学和机器学习中的关键作用是非常重要的，以及两者是如何紧密相关的两个研究领域。数据科学统计实际上帮助选择、评估和解释数据科学用例的预测模型。
机器学习和数据科学的核心概念完全建立在统计学之上。因此，彻底学习统计学基础以解决现实世界的问题是非常重要的。
如果以前对统计学不感兴趣，那么将解释一些需要掌握的概念，以便在数据科学之旅中取得成功。需要在数学方程式和统计公式及理论的学习中感到舒适，以知道在哪里应用它们。这确实很难，但值得学习这门学科。
从探索性数据分析到设计假设测试，统计学在解决各个行业和部门的许多问题中都扮演着关键角色，特别是对于数据科学家来说。
如今，几乎所有公司都已成为数据驱动型，并使用各种概念来解释他们现有的数据。这就是基本统计概念发挥作用的地方，它们的实现帮助描述手头的数据。
为了解决公司中正在进行的问题并预测更好的策略以提高公司的利润率，需要学习帮助理解数据并根据其特征对其进行分类的概念。幸运的是，统计学有一套工具可以帮助组织和可视化数据，并提供可操作的洞察。
因此，现在掌握统计学概念变得至关重要。有许多在线课程和书籍可以帮助提高知识，成为更好的数据科学家。
数据本质上不过是公司系统中存在的观察集合。借助描述性统计，可以收集、组织、分类、抽样、可视化数据，为公司做出明智的决策。
还可以使用推断性统计来预测结果。通常，当进行调查或市场研究时，会收集数据样本，并基于此预测特定位置的整个总体的发现。
以下是一些需要掌握的概念，以成为更好的数据科学实践者：