Statystyka praktyczna w data science : 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python /
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...
Clasificación: | Libro Electrónico |
---|---|
Autores principales: | , , |
Otros Autores: | , |
Formato: | Electrónico eBook |
Idioma: | Polaco Inglés |
Publicado: |
Gliwice :
Helion,
[2021]
|
Edición: | Wydanie II. |
Temas: | |
Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
Sumario: | 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 narzę̜dziami wywodzącymi się̜ z informatyki. To drugie wydanie popularnego podrę̜cznika 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. |
---|---|
Descripción Física: | 1 online resource (296 pages) : illustrations |
Bibliografía: | Includes bibliographical references. |
ISBN: | 9788328374287 8328374285 |