ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

    Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II

    (ebook) (audiobook) (audiobook)
    Wydawnictwo:
    Helion
    Wydawnictwo:
    Helion
    Ocena:
    3.3/6  Opinie: 4
    Stron:
    296
    Druk:
    oprawa miękka
    Dostępne formaty:
    PDF
    ePub
    Mobi
    Czytaj fragment
    Wyłącznie

    Książka (41,40 zł najniższa cena z 30 dni)

    69,00 zł (-35%)
    44,85 zł

    Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

    ( 41,40 zł najniższa cena z 30 dni)

    Ebook (32,90 zł najniższa cena z 30 dni)

    69,00 zł (-45%)
    37,95 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

    ( 32,90 zł najniższa cena z 30 dni)

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    Do przechowalni

    Powiadom o dostępności audiobooka »

    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!

    Wybrane bestsellery

    O autorach ebooka

    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. 

    Helion - inne książki

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint