- Main
- Computers - Programming
- Practical Statistics for Data Scientist
Practical Statistics for Data Scientist
Peter Bruce, Andrew Bruceآپ کو یہ کتاب کتنی پسند ہے؟
فائل کی کوالٹی کیا ہے؟
کوالٹی کا جائزہ لینے کے لیے کتاب ڈاؤن لوڈ کریں
فائل کی کوالٹی کیا ہے؟
Statistical methods are a key part of of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not.
Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format.
With this book, you’ll learn:
Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science
How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data
How the principles of experimental design yield definitive answers to questions
How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies
Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to
Statistical machine learning methods that “learn” from data
Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data
Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format.
With this book, you’ll learn:
Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science
How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data
How the principles of experimental design yield definitive answers to questions
How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies
Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to
Statistical machine learning methods that “learn” from data
Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data
سب زمرہ:
سال:
2017
ناشر کتب:
O’Reilly
زبان:
english
صفحات:
562
ISBN 10:
1491952962
ISBN 13:
9781491952962
فائل:
PDF, 13.40 MB
آپ کے ٹیگز:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2017
ڈاؤن لوڈ کریں (pdf, 13.40 MB)
- Checking other formats...
- میں تبدیل کریں
- ;MB8  سے بڑی فائلوں کی تبدیلی کو غیر مقفل کریں۔ Premium
اپنی کتاب کی دکان شامل کرنا چاہتے ہیں؟ ہم سے support@z-lib.fm پر رابطہ کریں۔
فائل آپ کے ای میل ایڈریس پر بھیجی جائگی۔ اسے موصول ہونے میں 5 منٹ تک کا وقت لگ سکتا ہے۔.
فائل آپ کو Telegram میسنجر کے ذریعے بھیجی جائے گی۔ آپ کو اسے موصول ہونے میں ۵-۱ منٹ لگ سکتے ہیں۔
نوٹ: یقینی بنائیں کہ آپ نے اپنے اکاؤنٹ کو Z-Library Telegram bot سے جوڑا ہے۔
فائل آپ کے Kindle اکاؤنٹ میں بھیجی جائے گی۔ آپ کو اسے موصول ہونے میں ۵-۱ منٹ لگ سکتے ہیں۔
نوٹ کریں : آپ کو ہر کتاب کی تصدیق کرنی ہوگی جسے آپ اپنے Kindle میں بھیجنا چاہیں۔ Amazon Kindle سے تصدیقی ای میل کے لیے اپنا میل باکس چیک کریں۔
میں تبدیلی جاری ہے۔
میں تبدیلی ناکام ہو گئی۔
پریمیم فوائد
- ای ریڈر کو بھیجیں
- بڑھتی ہوئی ڈاؤن لوڈ کی حد
- فائل کنورٹر
- مزید تلاش کے نتائج
- دیگر فوائد