Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python 2nd Edition

Статистичні методи є ключовою частиною науки про дані, але лише деякі спеціалісти з обробки даних мають формальну статистичну підготовку. Курси та книги з базової статистики рідко висвітлюють цю тему з точки зору науки про дані. Друге видання цього популярного посібника додає вичерпні приклади на Python, надає практичні вказівки щодо застосування статистичних методів у науці про дані, розповідає, як уникнути їх неправильного використання, і дає поради щодо того, що важливо, а що ні.

Багато наукових ресурсів даних включають статистичні методи, але їм бракує глибшої статистичної перспективи. Якщо ви знайомі з мовами програмування R або Python і маєте певний досвід у статистиці, цей короткий довідник заповнює прогалину в доступному та читабельному форматі.

З цією книгою ви дізнаєтеся:

Чому дослідницький аналіз даних є ключовим попереднім кроком у науці про дані

Як випадкова вибірка може зменшити похибку та отримати якісніший набір даних, навіть із великими даними?

Як принципи планування експерименту дають остаточні відповіді на запитання

Як використовувати регресію для оцінки результатів і виявлення аномалій

Ключові методи класифікації для передбачення, до яких категорій належить запис

< p>Методи статистичного машинного навчання, які "навчаються" на даних

Методи неконтрольованого навчання для отримання значення з немаркованих даних.