| Description |
1 online resource (296 pages) : illustrations |
| Bibliography |
Includes bibliographical references. |
| Summary |
Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzę̜dziami wywodzącymi się̜ z informatyki. To drugie wydanie popularnego podrę̜cznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skoncentrowano się też na tych zagadnieniach statystyki, które odgrywają istotną rolę w data science. Wyjaśniono, które koncepcje są ważne i przydatne z tej perspektywy, a które mniej istotne i dlaczego. Co ważne, poszczególne koncepcje i zagadnienia praktyczne przedstawiono w sposób przyswajalny i zrozumiały również dla osób nienawykłych do posługiwania się statystyką na co dzień. |
| Subject |
Mathematical analysis -- Statistical methods.
|
|
Quantitative research -- Statistical methods.
|
|
Big data -- Mathematics.
|
|
Analyse mathématique -- Méthodes statistiques. |
|
Recherche quantitative -- Méthodes statistiques. |
|
Données volumineuses -- Mathématiques. |
|
Mathematical analysis -- Statistical methods |
|
Quantitative research -- Statistical methods |
| Added Author |
Bruce, Andrew, 1958- author.
|
|
Gedeck, Peter, author.
|
|
Sawka, Krzysztof, translator.
|
|
Danch-Wierzchowska, Marta, translator.
|
| ISBN |
9788328374287 (electronic bk.) |
|
8328374285 (electronic bk.) |
|
More Resources