- Main
- Computers - Programming
- Practical Statistics for Data Scientist
Practical Statistics for Data Scientist
Peter Bruce, Andrew BruceНасколько вам понравилась эта книга?
Какого качества скаченный файл?
Скачайте книгу, чтобы оценить ее качество
Какого качества скаченные файлы?
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
Категории:
Год:
2017
Издательство:
O’Reilly
Язык:
english
Страницы:
562
ISBN 10:
1491952962
ISBN 13:
9781491952962
Файл:
PDF, 13.40 MB
Ваши теги:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2017
Читать Онлайн
- Скачать
- pdf 13.40 MB Current page
- Checking other formats...
- Конвертировать в
- Разблокируйте конвертирование файлов размером более 8 МБPremium
Хотите добавить книжный магазин? Свяжитесь с нами по support@z-lib.do
В течение 1-5 минут файл будет доставлен на ваш email.
В течение 1-5 минут файл будет доставлен на ваш Telegram аккаунт.
Внимание: Убедитесь, что вы привязали свой аккаунт к Z-Library Telegram боту.
В течение 1-5 минут файл будет доставлен на ваше Kindle устройство.
Примечание: вам необходимо верифицировать каждую книгу, которую вы отправляете на Kindle. Проверьте ваш электронный почтовый ящик на наличие письма с подтверждением от Amazon Kindle Support.
Выполняется конвертация в
Конвертация в не удалась
Преимущества премиум статуса
- Отправляйте на электронные читалки
- Увеличенный лимит скачивания
- Конвертируйте файлы
- Больше результатов поиска
- Другие преимущества