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Titre original :
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python
Contenu du livre :
Les méthodes statistiques sont un élément clé de la science des données, mais peu de scientifiques des données ont une formation statistique formelle. Les cours et les livres sur les statistiques de base couvrent rarement le sujet du point de vue de la science des données. La deuxième édition de ce guide populaire ajoute des exemples complets en Python, fournit des conseils pratiques sur l'application des méthodes statistiques à la science des données, vous indique comment éviter leur mauvaise utilisation et vous donne des conseils sur ce qui est important et ce qui ne l'est pas. De nombreuses ressources sur la science des données intègrent des méthodes statistiques mais manquent d'une perspective statistique plus approfondie. Si vous êtes familier avec les langages de programmation R ou Python et que vous avez une certaine expérience des statistiques, cette référence rapide comble le fossé dans un format accessible et lisible. Avec ce livre, vous apprendrez :
⬤ Pourquoi l'analyse exploratoire des données est une étape préliminaire clé dans la science des données.
⬤ Comment l'échantillonnage aléatoire peut réduire les biais et produire un ensemble de données de meilleure qualité, même avec des données volumineuses.
⬤ Comment les principes de la conception expérimentale permettent d'obtenir des réponses définitives aux questions.
⬤ Comment utiliser la régression pour estimer les résultats et détecter les anomalies.
⬤ Les techniques de classification clés pour prédire les catégories auxquelles un enregistrement appartient.
⬤ Les méthodes statistiques d'apprentissage automatique qui "apprennent" à partir des données.
⬤ Les méthodes d'apprentissage non supervisé pour extraire le sens des données non étiquetées.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781492072942 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 350 |
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