- Main
- Computers - Programming
- Practical Statistics for Data Scientist
Practical Statistics for Data Scientist
Peter Bruce, Andrew BruceНаскільки Вам сподобалась ця книга?
Яка якість завантаженого файлу?
Скачайте книгу, щоб оцінити її якість
Яка якість скачаних файлів?
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
Категорії:
Рік:
2017
Видавництво:
O’Reilly
Мова:
english
Сторінки:
562
ISBN 10:
1491952962
ISBN 13:
9781491952962
Файл:
PDF, 13.40 MB
Ваші теги:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2017
Читати Онлайн
- Завантажити
- pdf 13.40 MB Current page
- Checking other formats...
Чи бажаєте додати книгарню? Зв'яжіться з нами за support@z-lib.do
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш email.
Напротязі 1-5 хвилин файл буде доставлено на ваш Telegram акаунт.
Увага: переконайтесь, що ви прив'язали свій акаунт до Z-Library Telegram боту.
Напртязі 1-5 хвилин файл буде доставлений на ваш Kindle пристрій.
Примітки: вам необхідно верифікувати кожну книгу, яку Ви надсилаєте на Kindle. Перевірте Вашу електронну скриньку на наявність листів з підтвердженням від Amazon Kindle Support.
Виконується конвертація в
Конвертація в не вдалась
Переваги Преміум статусу
- Надсилайте на електронні читалки
- Ліміт завантажень збільшений
- Конвертуйте файли
- Більше результатів пошуку
- Інші переваги