Практична статистика для фахівців Data Science 78362

Книга розрахована на фахівців в області Data Science, що володіють деяким досвідом роботи з мовою програмування R і мають попереднє поняття математичної статистики. У ній в зручній та легкодоступній формі представлені ключові поняття з статистики, які відносяться до науки про даних, а також пояснено, які поняття важливі і корисні з точки зору науки 

про дані, які менш важливі і чому. Детально розкриті теми: розвідувальний аналіз даних, розподілу даних і вибірок, статистичні експерименти і перевірка значущості, регресія і передбачення, класифікація, статистичне машинне навчання та навчання без вчителя. 

"...Ця книга не є ні черговим підручником за статистикою, ні керівництвом з машин-ного навчання. Вона набагато краще, оскільки наочно показує зв'язок між корисними статистичними термінами і принципами, з одного боку, і сьогоднішніми малопонят-вими жаргонизмами і методами інтелектуального аналізу даних, з іншого, даючи ясні объясне-ня та велика кількість прикладів. Це приголомшливий довідник для новачків і фахівців науки про даних...". 

- Галіт Шмуели 

Автор популярної серії Глибинний аналіз даних для ділової аналітики (Data Mining for Business Analytics) і почесний професор національного університету Ціньхуа, Тайвань 

Про авторів

Пітер Брюс є засновником Інституту статистичного освіти Statistics.com, у програмі якого близько 100 курсів в галузі статистики, і приблизно половина з них призначена для аналітиків даних. 

Ендрю Брюс має більш ніж 30-річний стаж роботи в галузі статистики і науки про даних в академічній сфері, уряді та бізнесі. Він має ступінь доктора філософії в галузі статистики Вашингтонського університету і опублікував кілька робіт в рецен-зируемых журналах.