- Main
- Computers - Programming
- Practical Statistics for Data Scientist
Practical Statistics for Data Scientist
Peter Bruce, Andrew BruceJak bardzo podobała Ci się ta książka?
Jaka jest jakość pobranego pliku?
Pobierz książkę, aby ocenić jej jakość
Jaka jest jakość pobranych plików?
Statistical methods are a key part of of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various 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 programming language, 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 programming language, 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
Kategorie:
Rok:
2017
Wydawnictwo:
O’Reilly
Język:
english
Strony:
562
ISBN 10:
1491952962
ISBN 13:
9781491952962
Plik:
PDF, 13.40 MB
Twoje tagi:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2017
Czytaj Online
- Ściągnij
- pdf 13.40 MB Current page
- Checking other formats...
- Konwertuj w
- Odblokuj konwersję plików większych niż 8 MBPremium
Chcesz dodać księgarnię? Skontaktuj się z nami na support@z-lib.do
Plik zostanie dostarczony na Twój e-mail w ciągu 1-5 minut.
W ciągu 1-5 minut plik zostanie dostarczony na Twoje konto Telegram.
Uwaga: Upewnij się, że połączyłeś swoje konto z botem Z-Library Telegram.
W ciągu 1-5 minut plik zostanie dostarczony na Twoje urządzenie Kindle.
Uwaga: musisz zweryfikować każdą książkę, którą chcesz wysłać na swój Kindle. Sprawdź swoją skrzynkę pocztową pod kątem e-maila weryfikacyjnego z Amazon Kindle Support.
Trwa konwersja do
Konwersja do nie powiodła się
Korzyści ze statusu premium
- Wyślij do e-czytników
- Zwiększony limit pobierania
- Konwertuj pliki
- Więcej wyników wyszukiwania
- Inne korzyści