- 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 nə dərəcədə bəyəndiniz?
Yüklənmiş faylın keyfiyyəti necədir?
Kitabın keyfiyyətini qiymətləndirə bilmək üçün onu yükləyin
Yüklənmiş faylların keyfiyyəti necədir?
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
Kateqoriyalar:
İl:
2020
Nəşr:
2
Nəşriyyat:
O'Reilly Media
Dil:
english
Səhifələr:
360
ISBN 10:
149207294X
ISBN 13:
9781492072942
Fayl:
EPUB, 8.91 MB
Sizin teqləriniz:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2020
Onlayn oxumaq
- Yüklə
- epub 8.91 MB Current page
- Checking other formats...
- Çevirmək
- 8 MB-dən böyük faylların çevrilməsi funksiyasını blokdan azad edinPremium
Kitab mağazasını əlavə etmək istəyirsiniz? Bizimlə support@z-lib.do ilə əlaqə saxlayın
1-5 dəqiqə ərzində e-poçtunuz bərpa olunacadır.
1-5 dəqiqə ərzində fayl sizin Telegram akkauntunuza çatdırılacaq.
Diqqət: Hesabınızı Z-Library Telegram botuna bağladığınızdan əmin olun.
1-5 dəqiqə ərzində fayl Kindle cihazınıza çatdırılacaq.
Qeyd: Kindle-yə göndərdiyiniz hər kitabı verifikasiyadan keçirməlisiniz. Amazon Kindle Support-dan təsdiq məktubunu aldığınıza dair e-poçt ünvanınızı yoxlayın.
formatına konvertasiya yerinə yetirilir
formatına konvertasiya baş tutmadı
Premium statusun üstünlükləri
- Elektron oxuculara göndərin
- Artırılmış yükləmə limiti
- Faylları çevirin
- Daha çox axtarış nəticəsi
- Digər üstünlüklər