EstadĂstica prĂĄctica para ciencia de datos con R y Python
Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
- 362 pages
- Spanish
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- Disponible sur iOS et Android
EstadĂstica prĂĄctica para ciencia de datos con R y Python
Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
Ă propos de ce livre
Los mĂ©todos estadĂsticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos cientĂficos de datos tienen una formaciĂłn avanzada en estadĂstica. Los cursos y libros sobre estadĂstica bĂĄsica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda ediciĂłn de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientaciĂłn prĂĄctica sobre la aplicaciĂłn de los mĂ©todos estadĂsticos a la ciencia de datos, te indica cĂłmo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante.Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan mĂ©todos estadĂsticos, pero carecen de una perspectiva estadĂstica mĂĄs profunda. Si estĂĄs familiarizado con los lenguajes de programaciĂłn R o Python y tienes algĂșn conocimiento de estadĂstica, este libro suple esas carencias de una forma prĂĄctica, accesible y clara.Con este libro aprenderĂĄs: Por quĂ© el anĂĄlisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datosCĂłmo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big DataCĂłmo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntasCĂłmo utilizar la regresiĂłn para estimar resultados y detectar anomalĂasTĂ©cnicas de clasificaciĂłn esenciales para predecir a quĂ© categorĂas pertenece un registroMĂ©todos estadĂsticos de aprendizaje automĂĄtico que "aprenden" a partir de los datosMĂ©todos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetarPeter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com.Andrew Bruce es cientĂfico investigador jefe en Amazon y tiene mĂĄs de 30 años de experiencia en estadĂstica y ciencia de datos.Peter Gedeck es cientĂfico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automĂĄtico para pronosticar propiedades de posibles futuros fĂĄrmacos.