Практична статистика за научнике података: 50+ основних концепата коришћења R и Python
| Автор | Питер Брус |
| Издательство | BHV |
| Год издания | 2021 |
| ISBN | 978-5-9775-6705-3 Скопировано |
| Страниц | 352 |
| Обложка | Меки повез |
| Формат | 1,4x16,4x23 |
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 из науке о подацима покривају статистичке методе, али не покривају довољно детаљно перспективе примене ових метода. Ова књига, написана приступачним језиком, премошћује ову празнину. Ако имате неко знање програмског језика, моћи ћете…
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
У онлајн продавници су доступне следеће опције плаћања:
- Готовина или банковна картица приликом преузимања.
- Банковном картицом онлајн.
Информације ће се појавити касније
