Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python
Второе издание книги «Практическая статистика для Data Scientists» представляет собой руководство по ключевым статистическим концепциям, необходимым для работы в области Data Science и машинного обучения. Авторы фокусируются на практическом применении статистики, а не на теоретических выкладках, что делает книгу доступной для широкого круга читателей — от начинающих до опытных специалистов.
Книга охватывает такие темы, как исследовательский анализ данных (EDA), оценки местоположения и изменчивости, корреляция, распределения данных (нормальное, t-распределение, биномиальное, хи-квадрат, F-распределение), бутстреп, доверительные интервалы и центральная предельная теорема. Особое внимание уделяется визуализации данных с помощью диаграмм рассеяния, гистограмм, ящиков с усами и других инструментов.
Все примеры и упражнения реализованы на двух популярных языках программирования — R и Python, что позволяет читателям выбрать наиболее удобный инструмент или изучить оба. Книга подходит для самообразования, а также может использоваться в качестве учебного пособия на курсах по Data Science и анализу данных.
Издание структурировано так, чтобы читатель мог быстро найти и применить нужный метод на практике. Каждая глава содержит рекомендации для дальнейшего чтения, что помогает углубить знания по конкретным темам. Книга является ценным ресурсом для всех, кто хочет уверенно использовать статистику в реальных проектах по анализу данных и машинному обучению.
