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

-32%

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
ID товара 2856868
Издательство БХВ
Год издания
ISBN 978-5-97-756705-3
Количество страниц 352
Размер 23x16.4x1.4
Тип обложки Мягкий переплёт
Тираж 1300
Вес, г 419
922 ₽
1 359 ₽
+ до 138 бонусов
Осталось мало
В магазины сети, бесплатно
В пункты выдачи, 140 ₽
Доставка курьером, 225 ₽
2
Экспресс-доставка
Цена товара — 1359 ₽
За 3 часа по Москве, 600 ₽
Сегодня

Извините, на сайте что-то сломалось.
Обновите страницу.

Обновить

Отзывы

15 бонусов

за полезный отзыв длиной от 300 символов

15 бонусов

если купили в интернет-магазине «Читай-город»

Полные правила начисления бонусов за отзывы
4.0
23 оценки
2
1
3
6
11
5 5
20.01.2024
5
Отличная книга. Если читать в оригинале. В переводе много ошибок, к сожалению... У меня были знания из области, по которой написана данная книга, поэтому увидеть большинство ошибок не составило труда. Прочитал от корки до корки переведённый вариант, иногда сравнивая с оригиналом некоторые моменты. Однозначно стоит прочитать.
Плюсы
Отлично собранный материал
Минусы
Ошибки перевода
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