Практична статистика за научнике података: 50+ основних концепата коришћења R и Python

Статистичке методе су кључни део науке о подацима. Међутим, веома мало аналитичара података је правилно обучено за статистику, јер не постоје књиге о статистици написане посебно за аналитичаре података. С друге стране, многи ресурси о науци о подацима укључују статистичке методе, али не покривају могућности примене ових метода у довољној дубини. Ова књига, написана приступачним језиком, премошћује ову празнину. Ако сте донекле упознати са програмским језиком R и математичком статистиком, лако ћете савладати градиво и значајно побољшати свој професионални ниво. Друго издање укључује примере у Пајтону, што проширује практичну примену књиге. Након читања ове књиге, научићете: Зашто је истраживачка анализа података кључни прелиминарни корак у науци о подацима Како насумично узорковање може смањити пристрасност и довести до скупа података вишег квалитета, чак и у окружењу великих података Како принципи експерименталног дизајна помажу у добијању најпотпунијих одговора на питања Како користити регресију за процену резултата и откривање аномалија