
Opis
To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skoncentrowano się też na tych zagadnieniach statystyki, które odgrywają istotną rolę w data science. Wyjaśniono, które koncepcje są ważne i przydatne z tej perspektywy, a które mniej istotne i dlaczego. Co ważne, poszczególne koncepcje i zagadnienia praktyczne przedstawiono w sposób przyswajalny i zrozumiały również dla osób nienawykłych do posługiwania się statystyką na co dzień.
W książce między innymi:
analiza eksploracyjna we wstępnym badaniu danych
próby losowe a jakość dużych zbiorów danych
podstawy planowania eksperymentów
regresja w szacowaniu wyników i wykrywaniu anomalii
statystyczne uczenie maszynowe
uczenie nienadzorowane a znaczenie danych niesklasyfikowanych
Statystyka: klasyczne narzędzia w najnowszych technologiach!
Statystyka praktyczna w data science – Kluczowe narzędzie dla analityków danych
„Statystyka praktyczna w data science” to niezbędny podręcznik dla każdego, kto pragnie zrozumieć i wykorzystać metody statystyczne w pracy z danymi. Dzięki praktycznym przykładom w Pythonie oraz jasnym wyjaśnieniom, książka ta staje się idealnym przewodnikiem dla analityków danych oraz programistów.
Dla kogo jest ta książka?
- Analitycy danych, którzy chcą poprawić swoje umiejętności w zakresie statystyki.
- Programiści R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania w dziedzinie data science.
- Studenci i profesjonaliści pragnący zrozumieć praktyczne zastosowanie statystyki w analizie danych.
- Osoby, które chcą uniknąć powszechnych błędów w stosowaniu metod statystycznych.
Co zyskasz dzięki tej publikacji?
- Praktyczną wiedzę na temat zastosowania statystyki w data science.
- Umiejętność rozwiązywania problemów analitycznych z wykorzystaniem metod statystycznych.
- Wgląd w to, które koncepcje statystyczne są kluczowe w kontekście analizy danych.
- Przykłady kodu w Pythonie, które ułatwiają zrozumienie i zastosowanie omawianych metod.
Kluczowe tematy i obszary
- Podstawowe metody statystyczne w kontekście data science.
- Praktyczne zastosowanie statystyki w analizie danych.
- Unikanie powszechnych błędów w interpretacji wyników statystycznych.
- Rola statystyki w tworzeniu modeli analitycznych.
O Autorach
Peter Gedeck, Peter Bruce oraz Andrew Bruce to doświadczeni eksperci w dziedzinie statystyki i analizy danych. Ich wiedza i praktyczne podejście do tematu sprawiają, że książka jest nie tylko teoretycznym przewodnikiem, ale także praktycznym narzędziem dla każdego analityka.
O Wydawcy
Wydawnictwo Helion to renomowany wydawca specjalizujący się w literaturze dotyczącej technologii, programowania oraz analizy danych. Dzięki wieloletniemu doświadczeniu, Helion dostarcza czytelnikom wartościowe i aktualne materiały, które wspierają rozwój umiejętności w obszarze IT.
Opis wygenerowany automatycznie na podstawie analizy cech publikacji przez system AI. Nasz algorytm dokonał samodzielnej syntezy korzyści płynących z tej książki, aby dostarczyć Ci rzetelny wgląd w jej zawartość bez udziału człowieka. Szybka informacja prosto z metadanych produktu.
Producent/osoba odpowiedzialna za bezpieczeństwo produktu
HELION S.A.
Kościuszk 1C
44-100 Gliwice
gpsr@grupahelion.pl
322309863
Szczegóły
Recenzje
Produkt nie ma jeszcze recenzji.
Zamieszczenie recenzji nie wymaga logowania. Sklep nie prowadzi weryfikacji, czy autorzy recenzji nabyli lub użytkowali dany produkt.
Nasza cena:61,10 zł
Cena sugerowana przez wydawcę: 87,00 zł
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9+








