Брюс Питер Практическая статистика для специалистов Data Science. 50+ важнейших понятий с ичспользованием R и Python

Продавец: Интернет-магазин chitai-gorod.ru

Наш сервис сравнения цен ShopLiga.Ru - подбирает для вас самые лучшие и актуальные цены на товары от проверенных продавцов из различных регионов России. Предлагаемая продукция отличается высоким качеством, и пользуются большой популярностью. Мы стараемся поддерживать самые актуальные цены на товары, размещаем детальные технические характеристики, статьи с рекомендациями и отзывами покупателей о продукции и размещенных магазинах.

Брюс Питер Практическая статистика для специалистов Data Science. 50+ важнейших понятий с ичспользованием R и Python - можно купить на официальном сайте нашего партнера chitai-gorod.ru. Также, на сайте доступно подробное описание и существует возможность ознакомиться с полным каталогом товаров. В интернет-магазине chitai-gorod.ru помогут оформить заказ и обсудят возможную доставку на дом.

Лучшая цена в магазине:

896 руб.

ПОСМОТРЕТЬ

Наличие на складеТоропитесь, товар заканчивается на складе!
Сегодня его купили 4 раза
Доставка Россия Самовывоз, курьерская доставка, почта России, EMS, ТК
Способы оплаты наличный расчет, безналичный расчет, Webmoney, Яндекс.Деньги

Статистические методы являются ключевой частью науки о данных. Однако очень немногие аналитики данных обучены статистике должным образом, поскольку нет книг по статистике, написанных специально для аналитиков данных.С другой стороны, многие ресурсы, посвященные науке о данных, содержат статистические методы, но не раскрывают перспективы применения этих методов достаточно глубоко.Предлагаемая книга, написанная доступным языком, устраняет этот пробел. Если вы немного знакомы с языком программирования R и математической статистикой, то легко освоите материал и существенно повысите свой профессиональный уровеньВо второе издание включены примеры на языке Python, что расширяет практическое применение книги.Прочитав эту книгу, вы узнаете:Почему разведывательный анализ данных является ключевым предварительным шагом в науке о данныхКак случайная выборка может уменьшить смещение и привести к более высококачественному набору данных, даже в условиях больших данныхКак принципы планирования эксперимента помогают получить наиболее полные ответы на вопросыКак использовать регрессию для оценки результатов и выявления аномалий