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9780262049191 - Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning series) de Yu, Bin; Barter, Rebecca... (31 resultados)
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Librería: Bellwetherbooks, McKeesport, PA, Estados Unidos de America
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Librería: Bellwetherbooks, McKeesport, PA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Librería: Bellwetherbooks, McKeesport, PA, Estados Unidos de America
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de America
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Veridical Data Science : The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Veridical Data Science (Hardcover)
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. Using real-world data case studies, this innovative and accessible textbook introduces an actionable framework for conducting trustworthy data science.Using real-world data case studies, this innovative and accessible textbook introduces an actionable framework for conducting trustworthy data science.Most textbooks present data science as a linear analytic process involving a set of statistical and computational techniques without accounting for the challenges intrinsic to real-world applications. Veridical Data Science, by contrast, embraces the reality that most projects begin with an ambiguous domain question and messy data; it acknowledges that datasets are mere approximations of reality while analyses are mental constructs.Bin Yu and Rebecca Barter employ the innovative Predictability, Computability, and Stability (PCS) framework to assess the trustworthiness and relevance of data-driven results relative to three sources of uncertainty that arise throughout the data science life cycle- the human decisions and judgment calls made during data collection, cleaning, and modeling. By providing real-world data case studies, intuitive explanations of common statistical and machine learning techniques, and supplementary R and Python code, Veridical Data Science offers a clear and actionable guide for conducting responsible data science. Requiring little background knowledge, this lucid, self-contained textbook provides a solid foundation and principled framework for future study of advanced methods in machine learning, statistics, and data science.Presents the Predictability, Computability, and Stability (PCS) methodology for producing trustworthy data-driven resultsTeaches how a data science project should be conducted from beginning to end, including extensive discussion of the data scientist's decision-making processCultivates critical thinking throughout the entire data science life cycleProvides practical examples and illuminating case studies of real-world data analysis problems with associated code, exercises, and solutionsSuitable for advanced undergraduate and graduate students, domain scientists, and practitioners "Veridical Data Science gives a complete and comprehensive overview of the world of data science using a problem/solution-oriented prospective"-- Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Veridical Data Science
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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VERIDICAL DATA SCIENCE
Librería: Speedyhen LLC, Hialeah, FL, Estados Unidos de America
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 536 pages. 9.00x6.00x9.31 inches. In Stock.
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Veridical Data Science : The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Veridical Data Science
Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
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Veridical Data Science : The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning)
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning)
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Veridical Data Science
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Veridical Data Science
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Veridical Data Science : The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making (Adaptive Computation and Machine Learning)
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
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VERIDICAL DATA SCIENCE
Librería: Speedyhen, Hertfordshire, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Veridical Data Science (Hardcover)
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. Using real-world data case studies, this innovative and accessible textbook introduces an actionable framework for conducting trustworthy data science.Using real-world data case studies, this innovative and accessible textbook introduces an actionable framework for conducting trustworthy data science.Most textbooks present data science as a linear analytic process involving a set of statistical and computational techniques without accounting for the challenges intrinsic to real-world applications. Veridical Data Science, by contrast, embraces the reality that most projects begin with an ambiguous domain question and messy data; it acknowledges that datasets are mere approximations of reality while analyses are mental constructs.Bin Yu and Rebecca Barter employ the innovative Predictability, Computability, and Stability (PCS) framework to assess the trustworthiness and relevance of data-driven results relative to three sources of uncertainty that arise throughout the data science life cycle- the human decisions and judgment calls made during data collection, cleaning, and modeling. By providing real-world data case studies, intuitive explanations of common statistical and machine learning techniques, and supplementary R and Python code, Veridical Data Science offers a clear and actionable guide for conducting responsible data science. Requiring little background knowledge, this lucid, self-contained textbook provides a solid foundation and principled framework for future study of advanced methods in machine learning, statistics, and data science.Presents the Predictability, Computability, and Stability (PCS) methodology for producing trustworthy data-driven resultsTeaches how a data science project should be conducted from beginning to end, including extensive discussion of the data scientist's decision-making processCultivates critical thinking throughout the entire data science life cycleProvides practical examples and illuminating case studies of real-world data analysis problems with associated code, exercises, and solutionsSuitable for advanced undergraduate and graduate students, domain scientists, and practitioners "Veridical Data Science gives a complete and comprehensive overview of the world of data science using a problem/solution-oriented prospective"-- Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Veridical Data Science
Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Veridical Data Science
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Bin Yu is Chancellor s Distinguished Professor and Class of 1936 Second Chair in Statistics, EECS, and Computational Biology at the University of California, Berkeley, a 2006 Guggenheim Fellow, and a member of the US National Academy of Sciences and .
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Veridical Data Science (Hardcover)
Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. Using real-world data case studies, this innovative and accessible textbook introduces an actionable framework for conducting trustworthy data science.Using real-world data case studies, this innovative and accessible textbook introduces an actionable framework for conducting trustworthy data science.Most textbooks present data science as a linear analytic process involving a set of statistical and computational techniques without accounting for the challenges intrinsic to real-world applications. Veridical Data Science, by contrast, embraces the reality that most projects begin with an ambiguous domain question and messy data; it acknowledges that datasets are mere approximations of reality while analyses are mental constructs.Bin Yu and Rebecca Barter employ the innovative Predictability, Computability, and Stability (PCS) framework to assess the trustworthiness and relevance of data-driven results relative to three sources of uncertainty that arise throughout the data science life cycle- the human decisions and judgment calls made during data collection, cleaning, and modeling. By providing real-world data case studies, intuitive explanations of common statistical and machine learning techniques, and supplementary R and Python code, Veridical Data Science offers a clear and actionable guide for conducting responsible data science. Requiring little background knowledge, this lucid, self-contained textbook provides a solid foundation and principled framework for future study of advanced methods in machine learning, statistics, and data science.Presents the Predictability, Computability, and Stability (PCS) methodology for producing trustworthy data-driven resultsTeaches how a data science project should be conducted from beginning to end, including extensive discussion of the data scientist's decision-making processCultivates critical thinking throughout the entire data science life cycleProvides practical examples and illuminating case studies of real-world data analysis problems with associated code, exercises, and solutionsSuitable for advanced undergraduate and graduate students, domain scientists, and practitioners "Veridical Data Science gives a complete and comprehensive overview of the world of data science using a problem/solution-oriented prospective"-- Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Veridical Data Science : The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making
Idioma: Inglés
Publicado por MIT Press Ltd Okt 2024, 2024
ISBN 10: 0262049198 ISBN 13: 9780262049191
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware - Using real-world data case studies, this innovative and accessible textbook introduces an actionable framework for conducting trustworthy data science.Most textbooks present data science as a linear analytic process involving a set of statistical and computational techniques without accounting for the challenges intrinsic to real-world applications. Veridical Data Science, by contrast, embraces the reality that most projects begin with an ambiguous domain question and messy data; it acknowledges that datasets are mere approximations of reality while analyses are mental constructs. Bin Yu and Rebecca Barter employ the innovative Predictability, Computability, and Stability (PCS) framework to assess the trustworthiness and relevance of data-driven results relative to three sources of uncertainty that arise throughout the data science life cycle: the human decisions and judgment calls made during data collection, cleaning, and modeling. By providing real-world data case studies, intuitive explanations of common statistical and machine learning techniques, and supplementary R and Python code, Veridical Data Science offers a clear and actionable guide for conducting responsible data science. Requiring little background knowledge, this lucid, self-contained textbook provides a solid foundation and principled framework for future study of advanced methods in machine learning, statistics, and data science.
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Veridical Data Science
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 95,31
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