AI-Assisted Statistics for Data Scientists 50+ Essential Concepts Using R and Python
Idioma: inglés
Editorial: O'Reilly Media, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The third edition of this popular guide expands its practical foundations in R and Python into the modern AI toolkit, with new chapters on neural networks, deep learning, and large language models. Generative AI is integrated throughout, showing how tools such as ChatGPT, Claude, and Gemini work, and how they can support real-world statistical workflows. This book highlights concepts that matter most when working with data, building predictive models, and deploying AI responsibly. If you're comfortable with R or Python and have had some exposure to basic statistics, this concise reference will boost your statistical literacy, your understanding of how AI works, and your confidence in real-world data science and AI projects. - Conduct exploratory analysis of data to improve quality and model outcomes - Apply sampling and experimental design to reduce bias and answer questions with clarity - Use regression to understand data-generating processes and detect anomalies - Build predictive models using classification, clustering, and unsupervised learning with unbalanced data Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 894.…
N° de ref. del artículo IB-532618
- Título
- AI-Assisted Statistics for Data Scientists 50+ Essential Concepts Using R and Python
- Autor
- Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
- Editorial
- O'Reilly Media
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Softcover/Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798341666283
- Edición
- 3ª Edición
- Peso del artículo
- 894 gramos
Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The third edition of this popular guide expands its practical foundations in R and Python into the modern AI toolkit, with new chapters on neural networks, deep learning, and large language models. Generative AI is integrated throughout, showing how tools such as ChatGPT, Claude, and Gemini work, and how they can support real-world statistical workflows.
This book highlights concepts that matter most when working with data, building predictive models, and deploying AI responsibly. If you're comfortable with R or Python and have had some exposure to basic statistics, this concise reference will boost your statistical literacy, your understanding of how AI works, and your confidence in real-world data science and AI projects.
- Conduct exploratory analysis of data to improve quality and model outcomes
- Apply sampling and experimental design to reduce bias and answer questions with clarity
- Use regression to understand data-generating processes and detect anomalies
- Build predictive models using classification, clustering, and unsupervised learning with unbalanced data
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Andrew Bruce has over 30 years of experience in statistics and data science in academia, government, and business. He has a PhD in statistics from the University of Washington and has 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 of the practice of data science.
Peter Gedeck has over 30 years of experience in scientific computing and data science. After 20 years as a computational chemist at Novartis, he now works as a senior data scientist at Collaborative Drug Discovery. He specializes in the development of machine learning algorithms to predict biological and physicochemical properties of drug candidates. Coauthor of Machine Learning for Business Analytics, he earned a PhD in chemistry from the University of Erlangen-Nuernberg in Germany and studied mathematics at the Fernuniversitaet Hagen, Germany.
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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