Statystyka praktyczna w data science w.2
Statystyka praktyczna w data science w.2 Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Zrozumienie praktycznych…
Specifikacia Statystyka praktyczna w data science w.2
Statystyka praktyczna w data science w.2
Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów.
Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzędziami wywodzącymi się z informatyki.To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. 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.
Data Science
Marketing Data Science
Basketball Data Science
Apply Data Science
Statystyka matematyczna