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

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

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

Magazín Knihkupec

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 249 Kč dárek zdarma v hodnotě 69 Kč

Magazín Knihkupec

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

Vydejte se do historie. E-knihy a audioknihy s historickou slevou Naplňte svou čtečku a vydejte se do historie kdykoliv a kdekoliv! Vybrané e-knihy s historickou tematikou teď koupíte s pořádnou slevou. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Další knihy autora Vývoj ceny

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

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction
Témata
Nakladatel
O'Reilly Media
Rozměr
168 x 233 x 22
datum vydání
1.05.2020
ean
9781492072942
Počet stran
350
Hmotnost
636 g
jazyk
angličtina
Vazba
Knihy - paperback
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

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Další knihy autora

Další knihy autora

Všechny knihy autora

Všechny knihy autora

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 2 112 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost