[Recenzja] Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (Peter Bruce) Streszczenie.

Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (Peter Bruce)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1491952962?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists%3A-50-Essential-Concepts-Peter-Bruce.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-analytics-for-beginners-a-practical-guide-to/id1255643144?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Statistics+for+Data+Scientists+50+Essential+Concepts+Peter+Bruce+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1491952962/

#eksploracyjnaanalizadanych #losowepróbkowanie #testypermutacyjne #regularyzacjalassoiridge #walidacjakrzyżowa #PracticalStatisticsforDataScientists

Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts to praktyczny przewodnik po statystyce napisany z perspektywy codziennej pracy z danymi. Autorzy, Peter Bruce i Andrew Bruce, nie budują tradycyjnego kursu akademickiego opartego na formalnych dowodach. Zamiast tego wybierają pojęcia, które pomagają podejmować lepsze decyzje podczas analizy zbiorów danych, tworzenia modeli i oceniania wyników. Książka pokazuje, że statystyka nie jest dodatkiem do programowania ani uczenia maszynowego, lecz narzędziem do rozumienia niepewności, błędów i ograniczeń danych. Omawia między innymi eksplorację danych, próbkowanie, rozkłady, testowanie hipotez, eksperymenty, regresję, klasyfikację oraz metody nienadzorowane. Pierwsze wydanie jest szczególnie związane ze środowiskiem R, choć jego główne idee nie zależą od konkretnego języka. Celem publikacji jest uporządkowanie wiedzy potrzebnej analitykom i data scientistom, zwłaszcza tym, którzy znają kod, ale chcą pewniej interpretować wyniki analiz.