Практическая статистика для специалистов Data Science

после оплаты (24/7)
(для всех устройств)
(в т.ч. для Apple и Android)
Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны, и почему. Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя. Во второе издание включены примеры на языке Python, что расширяет практическое применение книги.
Прочитав эту книгу, вы узнаете:
Вы освоите:
Характеристики
- ФИО Автора
- Питер Брюс
Питер Гедек
Эндрю Брюс - Язык
- Русский
- Переводчик
- Андрей Викторович Логунов
Отзывы
Чудове поєднання теорії та практики
Ця книга стала для мене відмінним путівником у світі статистики для Data Science. Я ціную, як автори поєднують теоретичні основи з практичними прикладами, що дозволяє краще зрозуміти матеріал. Розділи про регресію та класифікацію особливо вразили, оскільки вони містять чіткі пояснення та корисні приклади коду. Додаткові приклади на Python роблять цю книгу ще більш цінною для практиків. Я рекомендую її всім, хто хоче поглибити свої знання у статистиці та Data Science, адже вона дійсно допомагає зрозуміти, як застосовувати статистичні методи у реальних проектах.
Не зовсім відповідає очікуванням
На жаль, книга не виправдала моїх очікувань. Хоча вона містить багато корисної інформації, я вважаю, що деякі теми могли бути розкриті більш детально. Наприклад, розділ про статистичне машинне навчання виглядає поверхнево, і я не отримав достатньо глибокого розуміння цього аспекту. Також мені не вистачило практичних завдань для закріплення матеріалу. Книга, безумовно, має свої переваги, але я б рекомендував її лише тим, хто вже має певні знання у статистиці та Data Science.
Відмінний ресурс для Data Science
Ця книга стала для мене справжнім відкриттям у світі статистики та Data Science. Я вже мав певний досвід роботи з R, але ця книга допомогла мені систематизувати знання та поглибити розуміння ключових концепцій. Автори чудово пояснюють складні теми, такі як розвідувальний аналіз даних, регресія та класифікація, роблячи їх доступними навіть для тих, хто не є експертом у статистиці. Особливо сподобалися приклади на Python, які дозволяють практично застосувати отримані знання. Рекомендую цю книгу всім, хто прагне стати професіоналом у Data Science!
Дуже корисна книга для практиків
Ця книга - справжня знахідка для тих, хто працює у сфері Data Science. Я знайшов у ній багато корисної інформації, яка допомогла мені в роботі над проектами. Автори чітко пояснюють, які статистичні методи є найбільш важливими для науки про дані, а також наводять реальні приклади їх застосування. Я особливо оцінив розділи про статистичні експерименти та перевірку значущості, оскільки вони є критично важливими для прийняття рішень на основі даних. Книга написана зрозумілою мовою, що робить її доступною для широкого кола читачів. Обов'язково рекомендую!