Statistics For Data Analytics | Complete Syllabus | Data Science | Statistics Tutorial | Part 1
Summary
TLDRWelcome to this tech channel's new playlist on Statistics for Data Analysis and Data Science. This series will cover essential topics, including an introduction to statistics, descriptive statistics, probability concepts, and inferential statistics. You'll learn about central tendency, data types, sampling techniques, graphical representations, probability distributions, and hypothesis testing. The course will blend theory with practical examples, culminating in a Python-based project to apply the learned concepts. This playlist is designed to equip you with the statistical tools necessary for data analysis and data science.
Takeaways
- 📚 The channel 'Tech, Classes So' is starting a playlist on Statistics for Data Analysis and Data Science, covering essential topics in statistics.
- 🔍 The playlist will delve into descriptive statistics, probability, and inferential statistics, which are crucial for data analysis.
- 📈 It will include practical applications of these statistics topics and conclude with a project applying all the completed topics using Python.
- 📝 The introduction to statistics will cover the role of statistics in data analysis and the types of statistics, including descriptive and inferential.
- 📉 Descriptive statistics will focus on measures of central tendency like mean, median, and mode, and measures of dispersion like range, variance, percentiles, and quartiles.
- 📊 The playlist will also cover graphical representation, including box plots, histograms, and scatter plots, and their impact on data and analysis.
- 🎯 After descriptive statistics, the course will move on to probability, covering basic concepts like sample space, events, and different types of events.
- 🔢 Probability distributions, including discrete and continuous distributions like the Bernoulli, uniform, normal, and standard normal distributions, will be discussed.
- 📋 Probability mass function and probability density function will be explained, along with different types of distributions and their properties.
- ⚖️ Inferential statistics will involve point and interval estimation, confidence intervals, z and t distributions, and hypothesis testing.
- 🔎 Types of hypothesis, significance levels, error types, and various tests like z-test, t-test, and ANOVA will be covered in the playlist.
Q & A
What topics will be covered in the playlist on statistics for data analysis and data science?
-The playlist will cover essential topics in statistics needed for data analysis and data science, including an introduction to statistics, descriptive statistics, probability, and inferential statistics.
What is the first topic covered in the introduction to statistics?
-The first topic covered is 'What is statistics?' and the role of statistics in data analysis.
What are the types of statistics mentioned in the script?
-The script mentions two types of statistics: descriptive statistics and inferential statistics.
What is the difference between descriptive and inferential statistics?
-Descriptive statistics summarize and describe the features of a dataset, while inferential statistics draw conclusions and make predictions based on data.
What will be discussed under the 'Types of Data' section?
-The 'Types of Data' section will cover the different types of data and variables used in statistics.
What is the focus of the 'Population and Sample' section?
-The 'Population and Sample' section focuses on defining population and sample, discussing sampling techniques, and understanding how to draw samples from a population.
What are the main concepts covered in descriptive statistics?
-Descriptive statistics will cover measures of central tendency (mean, median, mode), measures of dispersion (range, variance, standard deviation, percentiles, quartiles), and graphical representation methods (box plot, histogram, scatter plot).
What will be explored in the probability section?
-The probability section will cover basic probability concepts, types of events (disjoint, non-disjoint, independent, dependent), Bayes' theorem, probability distributions, random variables, and their types.
What is the purpose of inferential statistics in this playlist?
-Inferential statistics will explore the relationship with descriptive statistics, point and interval estimation, confidence intervals, hypothesis testing, and various types of tests such as z-test, t-test, ANOVA, and chi-square.
What will the final project involve?
-The final project will involve applying all the statistical topics covered in the playlist using Python, allowing practical implementation of the learned concepts.
Outlines
🎉 Introduction to the Statistics Playlist
This paragraph introduces the 'Statistics for Data Analysis and Data Science' playlist on the channel. It mentions that the playlist will cover all the essential topics necessary for data analysis and data science. The content will include practical applications, culminating in a project where all the learned topics will be applied using Python. The paragraph briefly outlines the topics to be covered, such as descriptive statistics, probability, and inferential statistics.
Mindmap
Keywords
💡Statistics
💡Descriptive Statistics
💡Inferential Statistics
💡Probability
💡Data Types
💡Central Tendency
💡Dispersion
💡Graphical Representation
💡Sampling
💡Hypothesis Testing
Highlights
Introduction to Statistics: Covering essential topics necessary for data analysis and data science.
Understanding the role of statistics in data analysis.
Types of Statistics: Descriptive and Inferential, and their applications.
Types of Data: Different types of data and variables in statistics.
Population and Sample: Concepts and sampling techniques.
Main steps in using statistics for data analysis.
Descriptive Statistics: Measures of central tendency like mean, median, and mode.
Measures of Dispersion: Range, variance, standard deviation, percentiles, and quartiles.
Graphical Representation: Understanding box plot, histogram, scatter plot, and their uses.
Understanding Outliers: Their impact on data and analysis.
Correlation and Covariance in Descriptive Statistics.
Basic Probability Concepts: Sample space, events, types of events.
Probability Distributions: Random variables, types, PMF, and PDF.
Inferential Statistics: Estimation, confidence intervals, hypothesis testing, and related concepts.
Types of Hypothesis Tests: Z-test, T-test, ANOVA, Chi-square, and their applications.
Transcripts
हेलो एवरीवन वेलकम टू माय चैनल टेक
क्लासेस सो आज हम शुरू करने वाले हैं
स्टेटिस्टिक्स की प्लेलिस्ट स्टेटिस्टिक्स
फॉर डटा एनालिसिस एंड डाटा साइंस जितने भी
टॉपिक स्टेटिस्टिक्स में जरूरी हैं डेटा
एनालिसिस और डेटा साइंस के लिए वो सारे
टॉपिक्स हम इस प्लेलिस्ट में कवर करेंगे
सो मैंने
सकते हैं प्रैक्टिकली यह सब भी हम बाद में
देखेंगे और लास्ट में हम एक प्रोजेक्ट
बनाएंगे जिसमें हम जितने भी टॉपिक्स
कंप्लीट करेंगे उन सब को अप्लाई करेंगे
यूजिंग पाइथन सो चलिए देखते हैं हम
प्लेलिस्ट में कौन-कौन से टॉपिक्स कवर
करने वाले हैं सो स्टेटिस्टिक्स बियोंड द
डाटा नेविगेटिंग द वर्ल्ड ऑफ
स्टेटिस्टिक्स सो सबसे पहले हम पढ़ेंगे
इंट्रोडक्शन टू स्टेटिस्टिक्स देन हम कवर
करेंगे डिस्क्रिप्टिव स्टेटिस्टिक्स आफ्टर
देन प्रोबेबिलिटी जितनी भी जरूरत है
स्टेटिस्टिक्स के लिए डेटा एनालिसिस के
लिए सिर्फ हम उतनी ही प्रोबेबिलिटी कवर
करेंगे और लास्ट में हम करेंगे इंफर फिल
स्टेटिस्टिक्स
सो इंट्रोडक्शन टू स्टेटिस्टिक्स में हम
ये सारे टॉपिक्स कवर करने वाले हैं फर्स्ट
इज व्हाट इज स्टेटिस्टिक्स और
स्टेटिस्टिक्स का क्या रोल है डेटा
एनालिसिस में ये सारी चीजें हम देखेंगे
नेक्स्ट इज टाइप्स ऑफ स्टेटिस्टिक्स
डिस्क्रिप्टिव एंड इफ्रें शियल सो इन टाइप
क्या है स्टेटिस्टिक्स का डिस्क्रिप्टिव
क्या है इफ्रें शियल क्या है इनके में
डिफरेंस क्या है कब हम डिस्क्रिप्टिव यूज
कर सकते हैं कब हम इरेंशिया यूज कर सकते
हैं ये सारी चीजें हम देखेंगे नेक्स्ट इज
टाइप्स ऑफ डाटा अब टाइप्स ऑफ डाटा कितने
तरीके के डटा होते हैं डिफरेंट डिफरेंट
टाइप्स के डेटा होते हैं और डिफरेंट टाइप
ऑफ वेरिएबल भी होते हैं ये सारी चीजें हम
देखेंगे टाइप्स ऑफ डाटा में नेक्स्ट इज
पॉपुलेशन एंड सैंपल सो हम पॉपुलेशन और
सैंपल क्या कहते हैं किसे कहते हैं और
सैंपलिंग टेक्निक्स क्या है किस तरीके से
हम पॉपुलेशन में डिफरेंट टाइप ऑफ टेक्निक
का यूज करके सैंपल निकाल सकते हैं और
लास्ट में कंप्लीट
स्टेटिस्टिक्स देखेंगे क्या मेन स्टेप्स
होते हैं जब हम स्टेटिस्टिक्स यूज करते
हैं डेटा एनालिसिस में तो एक प्रॉपर
सीक्वेंस देखेंगे किस तरीके से डेटा
एनालिसिस स्टेटिस्टिक्स का यूज करके कवर
किया जाता है सो नेक्स्ट इज डिस्क्रिप्टिव
स्टेटिस्टिक्स अब डिस्क्रिप्टिव
स्टेटिस्टिक्स में सबसे पहले हम देखेंगे
मेजर्स ऑफ सेंट्रल टेंडेंसी जो कि है मीन
मीडियन मोड सो इसको हम किस तरीके से यूज
करते हैं कहां यूज करते हैं कब यूज करते
हैं ये सारी चीजें हम देखने वाले हैं
मेजर्स ऑफ डिस्पर्स सो रेंज वेरियंस
स्टैंडर्ड डेविएशन परसेंटाइल्स एंड
क्वार्टाइल्स ये सारी चीजें हम कवर करेंगे
नेक्स्ट इज ग्राफिकल रिप्रेजेंटेशन सो
ग्राफिकल रिप्रेजेंटेशन में बॉक्स प्लॉट आ
जाता है हिस्टोग्राम आ जाता है स्कैटर
प्लॉट आ जाता है सो इन सब को हम कहां यूज
करते हैं किस तरीके से यूज कर सकते हैं ये
क्या होते हैं एगजैक्टली ठीक है तो ये
सारी चीजें हम देखेंगे आउटलायर क्या होते
हैं और उनका इंपैक्ट क्या होता है डेटा पे
या फिर एनालिसिस पे ये सारी चीजें हम
देखेंगे नेक्स्ट इज को रिलेशन एंड
कोवेरिएट सो डिस्क्रिप्टिव स्टेटिस्टिक्स
के बाद हम कवर करेंगे प्रोबेबिलिटी सो
प्रोबेबिलिटी में हम कवर करेंगे बेसिक
प्रोबेबिलिटी कांसेप्ट जो कि रहेगा सैंपल
स्पेस इवेंट एक्सेट्रा नेक्स्ट इज टाइप्स
ऑफ इवेंट सो दो तरीके के इवेंट्स होते
होते हैं डिसजॉइंट एंड नॉन डिसजॉइंट और
इंडिपेंडेंट और डिपेंडेंट आफ्टर देन
कॉम्प्लीयंट
बायस थ्योरम प्रोबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन
रैंडम वेरिएबल एंड इट्स टाइप जो कि है
डिस्क्रीट एंड कंटीन्यूअस नेक्स्ट इज
पीएमएफ एंड पीडीएफ सो प्रोबेबिलिटी मास
फंक्शन एंड प्रोबेबिलिटी डेंसिटी
फंक्शन इसी में हम आगे देखेंगे डिस्क्रीट
डिस्ट्रीब्यूशन में कितने तरीके के
डिस्ट्रीब्यूशन होते हैं जैसे कि
बाइनोरिया बर्नोली हो गया फिर कंटीन्यूअस
डिस्ट्रीब्यूशन कौन-कौन से टाइप के होते
हैं यूनिफॉर्म फम नॉर्मल फिर स्टैंडर्ड
नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन क्या होता है
स्टैंडर्डाइजेशन क्या होता है
नॉर्मलाइजेशन एमपिर कल रूल क्या होता है
ये सारी चीजें हम प्रोबेबिलिटी में
देखेंगे सो लास्ट में हम देखेंगे इं फरें
शियल स्टेटिस्टिक्स सो रिलेशनशिप विद
डिस्क्रिप्टिव स्टेटिस्टिक्स पॉइंट एंड
इंटरवल एस्टिमेशन कॉन्फिडेंस इंटरवल हम
देखेंगे z एंडटी डिस्ट्रीब्यूशन देखेंगे
हाइपोथेसिस टेस्टिंग देखेंगे इसमें हम
देखेंगे टाइप्स ऑफ हाइपोथेसिस जो कि है नल
एंड अल्टरनेट फिर लेवल ऑफ सिग्निफिकेंट जो
कि अल्फा वैल्यू होती है एंड पी वैल्यू
टाइप्स ऑफ एरर वन टे और टू टेल टेस्ट
टाइप्स ऑफ टेस्ट इन स्टेटिस्टिक्स जी
टेस्ट टी टेस्ट अनोवा का स्क्वायर एक् सो
यह सारी चीजें हम स्टेटिस्टिक्स के
प्लेलिस्ट में कवर करने वाले हैं सो सबसे
पहले हम शुरू करेंगे इंट्रोडक्शन टू
स्टेटिस्टिक्स से
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