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Sinopsis
Statistical methods are a key part of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not.
Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you&;re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format.
With this book, you&;ll learn:
- Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science
- How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data
- How the principles of experimental design yield definitive answers to questions
- How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies
- Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to
- Statistical machine learning methods that "learn" from data
- Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data
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Acerca del autor
Peter Bruce founded and grew the Institute for Statistics Education at Statistics.com, which now offers about 100 courses in statistics, roughly a third of which are aimed at the data scientist. In recruiting top authors as instructors and forging a marketing strategy to reach professional data scientists, Peter has developed both a broad view of the target market, and his own expertise to reach it. Andrew Bruce has over 30 years of experience in statistics and data science in academia, government and business. He has a Ph.D. in statistics from the University of Washington and published numerous papers in refereed journals. He has developed statistical-based solutions to a wide range of problems faced by a variety of industries, from established financial firms to internet startups, and offers a deep understanding the practice of data science.
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Resultados de la búsqueda para Practical Statistics for Data Scientists
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Practical Statistics for Data Scientists : 50 Essential Concepts
Publicado por
O'Reilly Media, Incorporated, 2017
ISBN 10: 1491952962
ISBN 13: 9781491952962
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Tapa blanda
Librería: Better World Books: West, Reno, NV, Estados Unidos de America
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Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
Publicado por
O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491952962
ISBN 13: 9781491952962
Antiguo o usado
Tapa blanda
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Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
Publicado por
O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491952962
ISBN 13: 9781491952962
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Tapa blanda
Librería: medimops, Berlin, Alemania
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Practical Statistics for Data
Publicado por
O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491952962
ISBN 13: 9781491952962
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Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
Librería: Anybook.com, Lincoln, Reino Unido
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Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
Publicado por
O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491952962
ISBN 13: 9781491952962
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Condición: Good. [ No Hassle 30 Day Returns ][ Ships Daily ] [ Underlining/Highlighting: NONE ] [ Writing: NONE ] [ Edition: first ] Publisher: O'Reilly Media Pub Date: 2/25/2017 Binding: Paperback Pages: 250 first edition. Nº de ref. del artículo: 6872635
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Practical Statistics for Data Scientists
Publicado por
O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491952962
ISBN 13: 9781491952962
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Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
Librería: Toscana Books, AUSTIN, TX, Estados Unidos de America
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Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
Publicado por
Oreilly & Associates Inc, 2017
ISBN 10: 1491952962
ISBN 13: 9781491952962
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Paperback. Condición: Brand New. 1st edition. 298 pages. 9.00x6.75x0.50 inches. In Stock. Nº de ref. del artículo: 1491952962
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Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
Publicado por
O'Reilly Media, 2017
ISBN 10: 1491952962
ISBN 13: 9781491952962
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Librería: Sunshine State Books, Lithia, FL, Estados Unidos de America
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