Książki
Papiernia
Zabawki
Gry
Puzzle
Multimedia
Komiksy
Różności
Skarpetki
LEGO
Promocje
NOWOŚĆ

Statystyka praktyczna w data science

Okładka książki Statystyka praktyczna w data science

Szczegóły:

Wydawca: Helion
ISBN: 9788328930964
EAN: 9788328930964
oprawa: oprawa: broszurowa
podtytuł: 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python
Tłumaczenie: Sawka Krzysztof, Danch-Wierzchowska Marta
Tytuł oryginalny: Practical statistics for data scientist
wydanie: 2
format: 236x172 mm
język: polski
liczba stron: 296
rok wydania: 2025
(0) Sprawdź recenzje
Cena:
48,46 zł
Cena detaliczna: 
87,00 zł
44% rabatu
WYSYŁKA: 48h
Dodaj do koszyka
Dodaj do schowka
Najniższa cena z ostatnich 30 dni: 51,93

Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II

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!

Uwaga!!!
Ten produkt jest zapowiedzią. Realizacja Twojego zamówienia ulegnie przez to wydłużeniu do czasu premiery tej pozycji. Czy chcesz dodać ten produkt do koszyka?
Tak
Nie
Oczekiwanie na odpowiedź
Dodano produkt do koszyka
Kontynuuj zakupy
Przejdź do koszyka
Oczekiwanie na odpowiedź
Oczekiwanie na odpowiedź
Wybierz wariant produktu
Dodaj do koszyka
Anuluj
Oczekiwanie na odpowiedź