數(shù)據(jù)科學(xué)中的實用統(tǒng)計學(xué)（第2版）
同時提供Python和R代碼
快速掌握數(shù)據(jù)科學(xué)中的核心統(tǒng)計學(xué)概念
數(shù)據(jù)分析面試常備
◎ 編輯推薦
統(tǒng)計方法是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要組成部分，但鮮有數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)人員接受過正規(guī)的統(tǒng)計學(xué)教育或培訓(xùn)，而關(guān)于統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)的課程和教材又很少從數(shù)據(jù)科學(xué)的角度講解。本書以通俗易懂、分門別類的方式，專門從數(shù)據(jù)科學(xué)的角度系統(tǒng)地闡釋重要且實用的統(tǒng)計學(xué)概念，側(cè)重于介紹如何將各種統(tǒng)計方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)。
Python和R都是數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)人員常用的語言。與第1版相比，本書第2版新增了更多Python示例。你將能夠更全面地了解如何在數(shù)據(jù)科學(xué)項目中正確運用各種統(tǒng)計方法，系統(tǒng)梳理數(shù)據(jù)科學(xué)中的核心統(tǒng)計學(xué)概念，透徹理解哪些統(tǒng)計學(xué)概念重要、哪些不那么重要，以及為什么是這樣。此外，本書還可以幫助你充分準(zhǔn)備好應(yīng)對數(shù)據(jù)科學(xué)面試。
通過本書，你將掌握以下知識。
- 為什么探索性數(shù)據(jù)分析是開啟數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的關(guān)...
同時提供Python和R代碼
快速掌握數(shù)據(jù)科學(xué)中的核心統(tǒng)計學(xué)概念
數(shù)據(jù)分析面試常備
◎ 編輯推薦
統(tǒng)計方法是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要組成部分，但鮮有數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)人員接受過正規(guī)的統(tǒng)計學(xué)教育或培訓(xùn)，而關(guān)于統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)的課程和教材又很少從數(shù)據(jù)科學(xué)的角度講解。本書以通俗易懂、分門別類的方式，專門從數(shù)據(jù)科學(xué)的角度系統(tǒng)地闡釋重要且實用的統(tǒng)計學(xué)概念，側(cè)重于介紹如何將各種統(tǒng)計方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)。
Python和R都是數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)人員常用的語言。與第1版相比，本書第2版新增了更多Python示例。你將能夠更全面地了解如何在數(shù)據(jù)科學(xué)項目中正確運用各種統(tǒng)計方法，系統(tǒng)梳理數(shù)據(jù)科學(xué)中的核心統(tǒng)計學(xué)概念，透徹理解哪些統(tǒng)計學(xué)概念重要、哪些不那么重要，以及為什么是這樣。此外，本書還可以幫助你充分準(zhǔn)備好應(yīng)對數(shù)據(jù)科學(xué)面試。
通過本書，你將掌握以下知識。
- 為什么探索性數(shù)據(jù)分析是開啟數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的關(guān)鍵一步
- 隨機抽樣如何降低偏差并提高數(shù)據(jù)集的質(zhì)量
- 實驗設(shè)計原則如何針對問題生成確定性答案
- 如何使用回歸方法估計結(jié)果并檢測異常
- 用于預(yù)測記錄所屬類別的主要分類方法
- 從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”的統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法
- 從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中提取信息的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
◎ 內(nèi)容簡介
本書解釋了數(shù)據(jù)科學(xué)中至關(guān)重要的統(tǒng)計學(xué)概念，并介紹了如何將各種統(tǒng)計方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)。作者以通俗易懂、分門別類的方式，闡釋了統(tǒng)計學(xué)中與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的關(guān)鍵概念，并解釋了各統(tǒng)計學(xué)概念在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性及有用程度。第 2 版在第 1 版的基礎(chǔ)上加入了更多以Python 和 R 編寫的示例，更清楚地闡釋了如何將統(tǒng)計方法用于數(shù)據(jù)科學(xué)。
彼得·布魯斯（Peter Bruce）
Statistics.com統(tǒng)計學(xué)教育學(xué)院創(chuàng)始人兼院長，重采樣統(tǒng)計軟件Resampling Stats的開發(fā)者，美國統(tǒng)計協(xié)會職業(yè)發(fā)展咨詢委員會成員。
安德魯·布魯斯（Andrew Bruce）
亞馬遜數(shù)據(jù)科學(xué)家、華盛頓大學(xué)統(tǒng)計學(xué)博士，擁有30余年的統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗。
彼得·格德克（Peter Gedeck）
數(shù)據(jù)科學(xué)家，擁有30余年的科學(xué)計算和數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗，善于開發(fā)機器學(xué)習(xí)算法。