- Main
- Computers - Databases
- Practical Statistics for Data...
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python
Bruce, Peter, Bruce, Andrew, Gedeck, PeterBu kitabı ne kadar beğendiniz?
İndirilen dosyanın kalitesi nedir?
Kalitesini değerlendirmek için kitabı indirin
İndirilen dosyaların kalitesi nedir?
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
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
Kategoriler:
Yıl:
2020
Baskı:
2
Yayımcı:
O'Reilly Media
Dil:
english
Sayfalar:
360
ISBN 10:
149207294X
ISBN 13:
9781492072942
Dosya:
EPUB, 8.91 MB
Etiketleriniz:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2020
Online Oku
- İndir
- epub 8.91 MB Current page
- Checking other formats...
- Dönüşme yap
- 8 MB'tan büyük dosyaların dönüştürülmesine izin verinPremium
Bir kitap dükkanı eklemek ister misiniz? Bize support@z-lib.do adresinden ulaşın
Dosya 1-5 dakika içinde e-postanıza teslim edilecektir.
Dosya 1-5 dakika içinde Telegram hesabınıza teslim edilecektir.
Not: Hesabınızı Z-Library Telegram botuna bağladığınızdan emin olun.
Dosya 1-5 dakika içinde Kindle cihazınıza teslim edilecektir.
Not: Kindle'a gönderdiğiniz her kitabı doğrulamanız gerekir. Amazon Kindle Support'tan gelen bir onay e-postası için e-posta gelen kutunuzu kontrol edin.
'e dönüştürme devam ediyor
dosyasına dönüştürme başarısız oldu
Premium statüsünün avantajları
- E-okuyuculara gönderin
- Arttırılmış indirme limiti
- Dosyaları dönüştürün
- Diğer arama sonuçları
- Diğer avantajları