Statystyka praktyczna w data science

• Druk: 2024
• Autor: Andrew Bruce, Peter Bruce, Peter Gedeck
• Tłumacz: Krzysztof Sawka
• Wydawca: Helion
• Typ oprawy: miękka

Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. 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. 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!
O autorach
Peter Bruce jest ekspertem w dziedzinie nauczania statystyki. Prowadzi Institute for Statistics Education, gdzie oferuje setki kursów skierowanych między innymi do naukowców.

Dr Andrew Bruce jest głównym analitykiem w Amazonie. Od trzydziestu lat zajmuje się statystyką i nauką o danych, opracowując rozwiązania problemów z wielu branż.

Dr Peter Gedeck jest badaczem w Collaborative Drug Discovery. Tworzy algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania właściwości substancji stanowiących potencjalne leki.

• Kategorie:
  1. Książki »
  2. Publikacje akademickie
  1. Książki »
  2. Publikacje akademickie »
  3. Nauki techniczne »
  4. Informatyka, Komputery »
  5. Programowanie
  1. Książki »
  2. Publikacje akademickie »
  3. Matematyka »
  4. Statystyka, rachunek prawdopodobieństwa
• Język wydania: polski
• ISBN: 9788328374270
• EAN: 9788328374270
• Liczba stron: 296
• Wymiary: 17.0x24.0cm
• Waga: 0.50kg
• Tytuł oryginalny: Practical statistics for data scientists