Praktische Statistik für Data Scientists - Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck

Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck

Praktische Statistik für Data Scientists

50+ essenzielle Konzepte mit R und Python. Übersetzung der 2. Auflage.
pdf eBook , 374 Seiten
ISBN 3960104677
EAN 9783960104674
Veröffentlicht März 2021
Verlag/Hersteller O'Reilly
Übersetzer Übersetzt von Marcus Fraaß
Familienlizenz Family Sharing

Auch erhältlich als:

Taschenbuch
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Beschreibung

Statistische Konzepte aus der Perspektive von Data Scientists erläutert
Das Buch stellt die Verbindung zwischen nützlichen statistischen Prinzipien und der heutigen Datenanalyse-Praxis her
Ermöglicht Data Scientists, ihr Wissen über Statistik auf ein neues Level zu bringen
Übersetzung der 2. Auflage des US-Bestsellers mit Beispielen in Python und R
Statistische Methoden sind ein zentraler Bestandteil der Arbeit mit Daten, doch nur wenige Data Scientists haben eine formale statistische Ausbildung. In Kursen und Büchern über die Grundlagen der Statistik wird das Thema aber selten aus der Sicht von Data Scientists behandelt. Viele stellen daher fest, dass ihnen eine tiefere statistische Perspektive auf ihre Daten fehlt.
Dieses praxisorientierte Handbuch mit zahlreichen Beispielen in Python und R erklärt Ihnen, wie Sie verschiedene statistische Methoden speziell in den Datenwissenschaften anwenden. Es zeigt Ihnen auch, wie Sie den falschen Gebrauch von statistischen Methoden vermeiden können, und gibt Ratschläge, welche statistischen Konzepte für die Datenwissenschaften besonders relevant sind. Wenn Sie mit R oder Python vertraut sind, ermöglicht diese zugängliche, gut lesbare Referenz es Ihnen, Ihr statistisches Wissen für die Praxis deutlich auszubauen.

Portrait

Peter Bruce ist Gründer des Institute for Statistics Education bei Statistics.com.
Andrew Bruce ist Principal Research Scientist bei Amazon und verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in Statistik und Data Science.
Peter Gedeck ist Senior Data Scientist bei Collaborative Drug Discovery, er entwickelt Machine-Learning-Algorithmen für die Vorhersage von Eigenschaften von Arzneimittelkandidaten.

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