Wczytuję dane...
Zasoby dotyczące bezpieczeństwa i produktów
X
  • Załączniki bezpieczeństwa
    Załczniki do produktu
    Załączniki dotyczące bezpieczeństwa produktu zawierają informacje o opakowaniu produktu i mogą dostarczać kluczowych informacji dotyczących bezpieczeństwa konkretnego produktu
  • Informacje o producencie
    Informacje o producencie
    Informacje dotyczące produktu obejmują adres i powiązane dane producenta produktu.
    helion
  • Osoba odpowiedzialna w UE
    Osoba odpowiedzialna w UE
    Podmiot gospodarczy z siedzibą w UE zapewniający zgodność produktu z wymaganymi przepisami.
Kod EAN: 9788328930964
Waga produktu: 0.495 kg
Realizacja zamówienia: 3 dni
EAN: 9788328930964
Wysyłka od: 13.99 PLN
Wydawnictwo: helion
KUP TERAZ!
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!
Polecamy także