Statistics For Data Science and AI
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Jul 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Statistics for Data Science: Complete Reference is a comprehensive, practical handbook designed for data scientists, machine learning engineers, AI practitioners, software developers, researchers, and students who want to master statistics through real-world applications and Python programming.Modern data science is built on statistics. Every machine learning model, A/B test, forecasting system, recommendation engine, and AI application depends on sound statistical principles. This book bridges mathematical concepts with practical implementation, enabling readers to confidently analyze data, build predictive models, and make evidence-based decisions.Unlike traditional statistics textbooks that emphasize theory alone, this reference combines intuitive explanations, mathematical foundations, production-oriented guidance, and complete Python implementations using industry-standard libraries.Inside you'll learn: - Statistical foundations, data types, sampling methods, and exploratory data analysis (EDA)- Descriptive statistics, probability theory, probability distributions, and statistical inference- Confidence intervals, hypothesis testing, statistical significance, and effect size analysis- Linear regression, logistic regression, multicollinearity, diagnostics, and model validation- Bayesian statistics, Bayesian inference, MCMC, and probabilistic modeling with PyMC- Time series analysis, forecasting techniques, ARIMA, SARIMA, and stationarity testing- A/B testing, experimental design, power analysis, sequential testing, and causal thinking- Non-parametric statistics, bootstrap methods, permutation tests, and robust statistical techniques- Multivariate analysis including PCA, factor analysis, clustering, and dimensionality reduction- Statistical learning concepts, bias-variance tradeoff, cross-validation, feature selection, and model evaluation- Statistical visualization using Matplotlib, Seaborn, Plotly, and best practices for communicating insights- Complete Python examples using NumPy, Pandas, SciPy, Statsmodels, Scikit-learn, and PyMC- Interview-focused questions, practical case studies, troubleshooting guidance, and a comprehensive statistical glossaryWhether you're preparing for data science interviews, building machine learning models, conducting business analytics, performing scientific research, or strengthening your statistical foundation for AI, this book provides the practical knowledge needed to apply statistics with confidence.Statistics for Data Science: Complete Reference is an essential desktop reference that you'll return to throughout your career in data science, machine learning, and artificial intelligence. It covers the complete statistical toolkit required by modern AI professionals while emphasizing practical implementation over abstract theory.…
N° de ref. del artículo 9798187997480
- Título
- Statistics For Data Science and AI
- Autor
- Rashmi Patel
- Editorial
- Independently Published Jul 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798187997480
- Peso del artículo
- 294 gramos
- Dimensiones
- 229x152x11 mm
- Serie
- Libro 11 de 22: AI and ML Reference handbooks
Statistics for Data Science: Complete Reference is a comprehensive, practical handbook designed for data scientists, machine learning engineers, AI practitioners, software developers, researchers, and students who want to master statistics through real-world applications and Python programming.
Modern data science is built on statistics. Every machine learning model, A/B test, forecasting system, recommendation engine, and AI application depends on sound statistical principles. This book bridges mathematical concepts with practical implementation, enabling readers to confidently analyze data, build predictive models, and make evidence-based decisions.
Unlike traditional statistics textbooks that emphasize theory alone, this reference combines intuitive explanations, mathematical foundations, production-oriented guidance, and complete Python implementations using industry-standard libraries.
Inside you'll learn:
- Statistical foundations, data types, sampling methods, and exploratory data analysis (EDA)
- Descriptive statistics, probability theory, probability distributions, and statistical inference
- Confidence intervals, hypothesis testing, statistical significance, and effect size analysis
- Linear regression, logistic regression, multicollinearity, diagnostics, and model validation
- Bayesian statistics, Bayesian inference, MCMC, and probabilistic modeling with PyMC
- Time series analysis, forecasting techniques, ARIMA, SARIMA, and stationarity testing
- A/B testing, experimental design, power analysis, sequential testing, and causal thinking
- Non-parametric statistics, bootstrap methods, permutation tests, and robust statistical techniques
- Multivariate analysis including PCA, factor analysis, clustering, and dimensionality reduction
- Statistical learning concepts, bias-variance tradeoff, cross-validation, feature selection, and model evaluation
- Statistical visualization using Matplotlib, Seaborn, Plotly, and best practices for communicating insights
- Complete Python examples using NumPy, Pandas, SciPy, Statsmodels, Scikit-learn, and PyMC
- Interview-focused questions, practical case studies, troubleshooting guidance, and a comprehensive statistical glossary
Whether you're preparing for data science interviews, building machine learning models, conducting business analytics, performing scientific research, or strengthening your statistical foundation for AI, this book provides the practical knowledge needed to apply statistics with confidence.
Statistics for Data Science: Complete Reference is an essential desktop reference that you'll return to throughout your career in data science, machine learning, and artificial intelligence. It covers the complete statistical toolkit required by modern AI professionals while emphasizing practical implementation over abstract theory.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
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.
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