In Stock
Usually dispatched in 6 business days.
Product info / Cechy produktu
Rodzaj (nośnik) / Item type
|
książka / book
|
Dział / Department
|
Książki i czasopisma / Books and periodicals
|
Autor / Author
|
Peter Bruce
,
Andrew Bruce
,
Peter Gedeck
|
Tytuł / Title
|
Statystyka praktyczna w data science
|
Podtytuł / Subtitle
|
50 kluczowych zagadnień w językach R i Python
|
Język / Language
|
polski
|
Wydawca / Publisher
|
Helion
|
Rok wydania / Year published
|
2024
|
Tytuł originału / Original title
|
Practical statistics for data scientists
|
Języki oryginału / Original lanugages
|
angielski
|
|
|
Rodzaj oprawy / Cover type
|
Miękka
|
Wymiary / Size
|
17.0x24.0 cm
|
Liczba stron / Pages
|
296
|
Ciężar / Weight
|
0.4980 kg
|
|
|
Wydano / Published on
|
6/23/2021
|
ISBN
|
9788328374270 (9788328374270)
|
EAN/UPC
|
9788328374270
|
Stan produktu / Condition
|
nowy / new - sprzedajemy wyłącznie nowe nieużywane produkty
|
Book in Polish by Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck. Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzędziami wywodzącymi się z informatyki.
To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skoncentrowano się też na tych zagadnieniach statystyki, które odgrywają istotną rolę w data science. Wyjaśniono, które koncepcje są ważne i przydatne z tej perspektywy, a które mniej istotne i dlaczego. Co ważne, poszczególne koncepcje i zagadnienia praktyczne przedstawiono w sposób przyswajalny i zrozumiały również dla osób nienawykłych do posługiwania się statystyką na co dzień.
W książce między innymi:
analiza eksploracyjna we wstępnym badaniu danych
próby losowe a jakość dużych zbiorów danych
podstawy planowania eksperymentów
regresja w szacowaniu wyników i wykrywaniu anomalii
statystyczne uczenie maszynowe
uczenie nienadzorowane a znaczenie danych niesklasyfikowanych
Statystyka: klasyczne narzędzia w najnowszych technologiach!
O autorach
Peter Bruce jest ekspertem w dziedzinie nauczania statystyki. Prowadzi Institute for Statistics Education, gdzie oferuje setki kursów skierowanych między innymi do naukowców.
Dr Andrew Bruce jest głównym analitykiem w Amazonie. Od trzydziestu lat zajmuje się statystyką i nauką o danych, opracowując rozwiązania problemów z wielu branż.
Dr Peter Gedeck jest badaczem w Collaborative Drug Discovery. Tworzy algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania właściwości substancji stanowiących potencjalne leki.