0.0 z 5 hvězdiček
měkká vazbaKniha ( měkká vazba )
- Dostupné u dodavatele
- Doručení ZDARMA od 1299 Kč, do 15. 6. předáme dopravci
- Osobní odběr ZDARMA ( Vyberte prodejnu )
2 112 Kč s DPH
Jsme transparentní
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… Přejít na celý popis
K tomuto produktu zákazníci kupují
-
AKCE Mark Hancock’s 50 Tips for Teaching Pronunciation Pocket Editions
-
The Art of Statistics
-
Pragmatic Programmer, The
-
Love for Imperfect Things
-
Dune
-
The Daily Stoic: 366 Meditations on Wisdom, Perseverance, and the Art of Living
-
Programování v C++ od základů k profesionálnímu použití
-
Bestseller Atomic Habits
-
The Black Swan
-
The Complete Guide to Anatomy for Artists & Illustrators
-
Tolkienovi hrdinové
-
Travel Jobs
-
Growth. A Reckoning
-
Poškozená Microsoft Excel 365 Bible (poškozená)
-
Zrzavý Orm
-
Start With Why
-
Size
-
Tolkienovy bitvy
-
A Tempest of Tea
-
SQL - Podrobný průvodce uživatele
-
Marek Dvořák: Mezi nebem a pacientem
-
Serpent & Dove
-
Jediná kniha o jídle, kterou potřebujete
-
Going Infinite
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
- Nakladatel
- O\'Reilly Media
- Rozměr
- 233 x 178 x 21
- datum vydání
- 29.06.2020
- ean
- 9781492072942
- Vazba
- měkká vazba
- Hmotnost
- 630 g
- jazyk
- angličtina
- Počet stran
- 350
- Vydání
- 2
- isbn
- 978-1-4920-7294-2
Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda
0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů
0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička
Přidejte své hodnocení knihy
Vývoj ceny Nápověda
Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.
Články, které stojí za pozornost
-
6 knižních novinek pro čtenáře thrillerů a detektivek
-
Co číst v červnu: 6 příběhů, kvůli kterým budete ponocovat
-
Edice Kapesní komiksové klenoty dokazuje, že komiksy nemusí být jen drahý koníček pro vyvolené
-
Ďábel nosí Pradu 2: návrat plný módy, nostalgie a nevyužitého potenciálu | FILMOVÁ RECENZE
-
Na zlaté hraně – příběh o tlaku, ambicích a ceně vítězství | RECENZE
-
Pejsek a kočička jsou zpět: jak Pavel Fara navazuje na Josefa Čapka
-
Sirotčinec slečny Peregrinové pro podivné děti ani po letech neztrácí svou podivnost | RECENZE
-
Nevyměkni – novinka Stephena Kinga nasáklá šílenstvím a pomstou | RECENZE
-
Co číst v květnu: 5 novinek plných napětí a silných příběhů
-
Sirotčinec slečny Peregrinové: fenomén, který z podivnosti udělal přednost
-
Proti předpisům: F1 romance s nečekanou hloubkou | RECENZE
-
Yarros oznámila dvě nové knihy. Fanoušci Čtvrtého křídla spekulují