Statystyka praktyczna w data science


Код: 15171220807
1032 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: Б/В
  • Доступна кількість: 1

Заказывая «Statystyka praktyczna w data science» данный товар из каталога «Операционные системы», вы можете получить дополнительную скидку 4%, если произведете 100% предоплату. Размер скидки вы можете увидеть сразу при оформлении заказа на сайте. Внимание!!! Скидка распространяется только при заказе через сайт.

Практична статистика в науці про дані

Пітер Брюс Ендрю Брюс Пітер Гедек

  • Рік випуску: 2021
  • Тип обкладинки: м'яка
  • Автор: Пітер Брюс Ендрю Брюс Пітер Гедек
  • Умова: Як новий
  • ISBN: 9788328374270
  • Розмір: 17 см x 23,5 см
  • Номер проблеми: -
  • Серія: -
  • Кількість сторінок: 294
  • Вага: 0,494 кг
  • Індекс: -
  • ІПН: T05117019

Статистичні методи є ключовим інструментом у науці про дані, проте небагато аналітиків даних отримали їм освіту. Це може ускладнити їм досягнення хороших результатів. Розуміння практичних принципів статистики також виявляється важливим для програмістів R і Python, які створюють рішення для обробки даних. Однак базові курси статистики рідко враховують цю точку зору, а більшість підручників зі статистики взагалі не розглядають інструменти, отримані з інформатики.Це друге видання популярного підручника зі статистики, призначеного для науковців із обробки даних. Вони доповнюються великими прикладами на Python і поясненням того, як використовувати окремі статистичні методи в проблемах науки про дані, і як їх не використовувати. У центрі уваги також були статистичні питання, які відіграють важливу роль у науці про дані. Пояснюється, які поняття важливі та корисні з цієї точки зору, а які менш важливі та чому. Важливо те, що окремі концепції та практичні питання представлені в легкій і зрозумілій формі навіть для людей, які не звикли щоденно користуватися статистикою.Книга включає, серед іншого: - дослідницький аналіз при початковому вивченні даних - випадкові вибірки та якість великих наборів даних - основи планування експериментів - регресія в оцінці результатів і виявленні аномалій - статистичне машинне навчання - неконтрольоване навчання та важливість некласифікованих даних Статистика: класичні інструменти в новітніх технологіях!

Пояснення стану: Як новий

Книги візуально не відрізняються від нових книг. Залежно від товару можливі незначні сліди використання. Вони можуть бути злегка запилені та мати поодинокі подряпини на обкладинці. Без фізичних недоліків.