Практическая статистика для специалистов Data Science. 50+ важнейших понятий с использованием R и Python




Статистические методы являются ключевой частью науки о данных. Однако очень немногие аналитики данных обучены статистике должным образом, поскольку нет книг по статистике, написанных специально для аналитиков данных. С другой стороны, многие ресурсы, посвященные науке о данных, содержат статистические методы, но не раскрывают перспективы применения этих методов достаточно глубоко. Предлагаемая книга, написанная доступным языком, устраняет этот пробел. Если вы немного знакомы с языком программирования R и математической статистикой, то легко освоите материал и существенно повысите свой профессиональный уровень Во второе издание включены примеры на языке Python, что расширяет практическое применение книги. Прочитав эту книгу, вы узнаете: Почему разведывательный анализ данных является ключевым предварительным шагом в науке о данных Как случайная выборка может уменьшить смещение и привести к более высококачественному набору данных, даже в условиях больших данных Как принципы планирования эксперимента помогают получить наиболее полные ответы на вопросы Как использовать регрессию для оценки результатов и выявления аномалий
Перейти к описанию и характеристикам| Издательство | БХВ |
| Страниц | 352 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-5-9775-6705-3 |
Отзывы
Описание и характеристики
Статистические методы являются ключевой частью науки о данных. Однако очень немногие аналитики данных обучены статистике должным образом, поскольку нет книг по статистике, написанных специально для аналитиков данных. С другой стороны, многие ресурсы, посвященные науке о данных, содержат статистические методы, но не раскрывают перспективы применения этих методов достаточно глубоко. Предлагаемая книга, написанная доступным языком, устраняет этот пробел. Если вы немного знакомы с языком программирования R и математической статистикой, то легко освоите материал и существенно повысите свой профессиональный уровень Во второе издание включены примеры на языке Python, что расширяет практическое применение книги. Прочитав эту книгу, вы узнаете: Почему разведывательный анализ данных является ключевым предварительным шагом в науке о данных Как случайная выборка может уменьшить смещение и привести к более высококачественному набору данных, даже в условиях больших данных Как принципы планирования эксперимента помогают получить наиболее полные ответы на вопросы Как использовать регрессию для оценки результатов и выявления аномалий
| Издательство | БХВ |
| Страниц | 352 |
| Язык | Русский |
| ISBN | 978-5-9775-6705-3 |
| Обложка | Мягкий переплёт |
| Бумага | Офсет |
| Иллюстрации | Черно-белые |
| Размеры | 163 × 13 × 230 mm |
| Вес, г | 419 |






