Statistiche pratiche per scienziati dei dati: Oltre 50 concetti essenziali con R e Python

Recensioni dei lettori

Attualmente non ci sono recensioni dei lettori. La valutazione si basa su 853 voti.

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

I metodi statistici sono una parte fondamentale della scienza dei dati, ma pochi data scientist hanno una formazione statistica formale. I corsi e i libri di statistica di base raramente trattano l'argomento da una prospettiva di data science. La seconda edizione di questa popolare guida aggiunge esempi completi in Python, fornisce indicazioni pratiche sull'applicazione dei metodi statistici alla scienza dei dati, spiega come evitare il loro uso improprio e fornisce consigli su cosa è importante e cosa no. Molte risorse per la scienza dei dati incorporano metodi statistici ma mancano di una prospettiva statistica più profonda. Se avete familiarità con i linguaggi di programmazione R o Python e avete una certa familiarità con la statistica, questa guida rapida colma il divario in un formato accessibile e leggibile. Con questo libro imparerete:

⬤ Perché l'analisi esplorativa dei dati è una fase preliminare fondamentale della scienza dei dati.

⬤ Come il campionamento casuale può ridurre i bias e produrre un set di dati di qualità superiore, anche con i big data.

⬤ Come i principi del disegno sperimentale danno risposte definitive alle domande.

⬤ Come usare la regressione per stimare i risultati e rilevare le anomalie.

⬤ Le principali tecniche di classificazione per prevedere a quali categorie appartiene un record.

⬤ Metodi di apprendimento statistico che "imparano" dai dati.

⬤ Metodi di apprendimento non supervisionato per estrarre il significato da dati non etichettati.