Statystyka i Data Science to dwie blisko spokrewnione dziedziny, które często się przenikają, ale nie są tym samym. Statystyka koncentruje się na klasycznych metodach analizy danych, testach statystycznych i wnioskowaniu opartym na matematyce. Data Science to natomiast szersza dziedzina, która wykorzystuje programowanie, uczenie maszynowe i Big Data do odkrywania wzorców w danych.
Dzięki statystyce możemy poprawnie interpretować dane, natomiast Data Science pozwala przetwarzać ogromne zbiory danych i tworzyć predykcje na ich podstawie. W praktyce każdy specjalista Data Science korzysta ze statystyki, ale używa także narzędzi takich jak Python, R, SQL, Hadoop czy Spark. Bez znajomości statystyki modele predykcyjne w Data Science mogłyby prowadzić do błędnych wniosków, dlatego solidne podstawy statystyczne są niezbędne w tej dziedzinie.
Co łączy statystykę i Data Science?
- ✅ Analiza eksploracyjna danych (EDA) – podstawowy krok w analizie danych w obu dziedzinach.
- ✅ Regresja i testowanie hipotez – kluczowe w modelowaniu i predykcji.
- ✅ Przetwarzanie danych – zarówno statystycy, jak i analitycy danych muszą oczyszczać i przygotowywać dane do analizy.
- ✅ Narzędzia – w obu dziedzinach wykorzystuje się Python (Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn) oraz R (ggplot2, dplyr, caret).
Mimo że statystyka istnieje od setek lat, to dzięki rozwojowi technologii i sztucznej inteligencji Data Science dynamicznie się rozwija i otwiera nowe możliwości analizy danych na niespotykaną wcześniej skalę.
Czy warto poznawać biblioteki statystyczne?
📌 Tak! Pandas, NumPy i SciPy to podstawowe narzędzia do analizy danych. Jeśli myślisz o Data Science, warto także poznać scikit-learn i uczenie maszynowe.
📢 Chcesz dowiedzieć się więcej? Sprawdź pełny artykuł:
➡️ Statystyka a Data Science – różnice, podobieństwa i narzędzia
Czy wolisz klasyczną statystykę czy bardziej interesuje Cię analiza danych w Data Science? Podziel się swoją opinią w komentarzu! 😊
Dodaj komentarz