- Main
- Computers - Programming
- Practical Statistics for Data Scientist
Practical Statistics for Data Scientist
Peter Bruce, Andrew Bruceكم أعجبك هذا الكتاب؟
ما هي جودة الملف الذي تم تنزيله؟
قم بتنزيل الكتاب لتقييم الجودة
ما هي جودة الملفات التي تم تنزيلها؟
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
الفئات:
عام:
2017
الناشر:
O’Reilly
اللغة:
english
الصفحات:
562
ISBN 10:
1491952962
ISBN 13:
9781491952962
ملف:
PDF, 13.40 MB
الشعارات الخاصة بك:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2017
إقرأ علي الإنترنت
- تحميل
- pdf 13.40 MB Current page
- Checking other formats...
- حول إلى
- قم بإلغاء حظر تحويل الملفات التي يزيد حجمها عن 8 ميجابايتPremium
سيتم إرسال الملف إلى عنوان بريدك الإلكتروني. قد يستغرق الأمر ما يصل إلى 1-5 دقائق قبل استلامه.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى حساب Telegram الخاص بك.
برجاء الإنتباه: تأكد من ربط حسابك ببوت Z-Library Telegram.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى جهاز Kindle الخاص بك.
ملاحظة: أنت بحاجة للتحقق من كل كتاب ترسله إلى Kindle. تحقق من صندوق بريدك الإلكتروني بحثًا عن رسالة تأكيد بالبريد الإلكتروني من Amazon Kindle Support.
جاري التحويل إلى
التحويل إلى باء بالفشل
مميزات الحساب المميز
- أرسل إلى القراء الإلكترونيين
- زيادة حد التنزيل
- حول الملفات
- المزيد من نتائج البحث
- مميزات أخري