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

Autor Peter Bruce

Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python, 2nd - Peter Bruce Nedostupné

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

Autor Peter Bruce

Kniha

    • Produkt je nedostupný.
E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Drž mě, když padám

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 499 Kč dárek zdarma v hodnotě 299 Kč

Drž mě, když padám

Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The second edition of this popular guide adds comprehensive examples in Python, provides practical guidance on applying statistical methods to… Přejít na celý popis

Darcy Coates: Limitovaná edice Strašidelné domy Kdo se rád bojí, nesmí si nechat ujít knížky Darcy Coates. První tři díly její hororové série Strašidelné domy nyní vycházejí v limitované edici s až děsivě krásnou ořízkou! Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis

Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The second edition of this popular guide adds comprehensive examples in Python, provides practical guidance on applying statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not.

Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you're familiar with the R or Python programming languages and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format.

With this book, you'll learn:

Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science
How random sampling can reduce bias and yield a higher-quality dataset, even with big data
How the principles of experimental design yield definitive answers to questions
How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies
Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to
Statistical machine learning methods that "learn" from data
Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data

Sdílet 0

Nakladatel
O'Reilly Media
Rozměr
168 x 233 x 22
jazyk
angličtina
Počet stran
350
Vydání
2
isbn
978-1-4920-7294-2
Vazba
Knihy - paperback
datum vydání
1.05.2020
ean
9781492072942

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

5 hvězdiček 4 hvězdičky 3 hvězdičky 2 hvězdičky 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda