Praktyczna statystyka dla specjalistów Data Science

Metody statystyczne są kluczową częścią nauki o danych. Jednak bardzo niewielu analityków danych jest odpowiednio wykształconych w statystyce, ponieważ nie ma książek o statystyce napisanych specjalnie dla analityków danych.
Z drugiej strony, wiele zasobów poświęconych nauce o danych zawiera metody statystyczne,... ale nie przedstawia perspektyw zastosowania tych metod wystarczająco głęboko.
Proponowana książka, napisana przystępnym językiem, wypełnia tę lukę. Jeśli masz trochę znajomości języka programowania R i statystyki matematycznej, łatwo przyswoisz materiał i znacznie podniesiesz swój poziom zawodowy.
W drugiej edycji zawarte są przykłady w języku Python, co poszerza praktyczne zastosowanie książki.
Przeczytawszy tę książkę, dowiesz się:
Dlaczego eksploracyjna analiza danych jest kluczowym krokiem w nauce o danych
Jak losowy dobór próby może zmniejszyć bias i prowadzić do wyższej jakości zbioru danych, nawet w warunkach big data
Jak zasady planowania eksperymentu pomagają uzyskać najbardziej pełne odpowiedzi na pytania
Jak używać regresji do oceny wyników i identyfikacji anomalii