![[Recenzja] Practical Statistics for Data Scientists (Peter Bruce) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2560775/c1a-085k3-z3o45nmdb441-hgbh8d.jpg)
Show Notes
Practical Statistics for Data Scientists (Peter Bruce)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/149207294X?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists-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+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/149207294X/
#eksploracyjnaanalizadanych #losowepróbkowanieireprezentatywność #testyABiwartośćp #regresjairegularyzacja #klasyfikacjaiuczenienienadzorowane #PracticalStatisticsforDataScientists
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python to praktyczny przewodnik po statystyce dla osób pracujących z danymi. Drugie wydanie, opublikowane przez O’Reilly w 2020 roku, rozwija wcześniejszą wersję książki o przykłady w Pythonie, zachowując także środowisko R. Peter Bruce, Andrew Bruce i Peter Gedeck nie próbują stworzyć pełnego, akademickiego kursu statystyki. Ich celem jest wyjaśnienie tych pojęć i metod, które najczęściej wpływają na jakość analizy, eksperymentu albo modelu predykcyjnego. Książka obejmuje eksplorację danych, dobór próby, rozkłady, testowanie hipotez, regresję, klasyfikację, uczenie statystyczne i metody nienadzorowane. Jej perspektywa jest wyraźnie praktyczna: ważne jest nie tylko wykonanie obliczenia, lecz także rozumienie założeń, źródeł błędu i granic wnioskowania. To pozycja referencyjna dla analityków i początkujących data scientistów, którzy znają podstawy programowania oraz chcą używać statystyki rozsądniej w realnych projektach.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/149207294X?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists-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+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/149207294X/
#eksploracyjnaanalizadanych #losowepróbkowanieireprezentatywność #testyABiwartośćp #regresjairegularyzacja #klasyfikacjaiuczenienienadzorowane #PracticalStatisticsforDataScientists
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python to praktyczny przewodnik po statystyce dla osób pracujących z danymi. Drugie wydanie, opublikowane przez O’Reilly w 2020 roku, rozwija wcześniejszą wersję książki o przykłady w Pythonie, zachowując także środowisko R. Peter Bruce, Andrew Bruce i Peter Gedeck nie próbują stworzyć pełnego, akademickiego kursu statystyki. Ich celem jest wyjaśnienie tych pojęć i metod, które najczęściej wpływają na jakość analizy, eksperymentu albo modelu predykcyjnego. Książka obejmuje eksplorację danych, dobór próby, rozkłady, testowanie hipotez, regresję, klasyfikację, uczenie statystyczne i metody nienadzorowane. Jej perspektywa jest wyraźnie praktyczna: ważne jest nie tylko wykonanie obliczenia, lecz także rozumienie założeń, źródeł błędu i granic wnioskowania. To pozycja referencyjna dla analityków i początkujących data scientistów, którzy znają podstawy programowania oraz chcą używać statystyki rozsądniej w realnych projektach.
