Stan książek
Nasze książki są dokładnie sprawdzone i jasno określamy stan każdej z nich.
Nowa
Książka nowa.
Używany - jak nowa
Niezauważalne lub prawie niezauważalne ślady używania. Książkę ciężko odróżnić od nowej pozycji.
Używany - dobry
Normalne ślady używania wynikające z kartkowania podczas czytania, brak większych uszkodzeń lub zagięć.
Używany - widoczne ślady użytkowania
zagięte rogi, przyniszczona okładka, książka posiada wszystkie strony.
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python
DODAJ DO LISTY ŻYCZEŃ
Masz tę lub inne książki?
Sprzedaj je u nas
Metody statystyczne są istotnym elementem pracy w data science, jednak wielu analityków danych nie posiada formalnego wykształcenia w tej dziedzinie, co może wpływać na efektywność ich działań. Zrozumienie statystyki jest także ważne dla programistów korzystających z języków R i Python, którzy tworzą rozwiązania dla obszaru data science, choć tradycyjne kursy nie zawsze uwzględniają taką perspektywę, a podręczniki często omijają aspekty informatyczne. "Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python" to drugie, uaktualnione wydanie popularnego podręcznika, które wprowadza czytelników w świat praktycznych zastosowań statystyki. Zawiera ono konkretne przykłady w Pythonie, które ułatwiają zrozumienie, jak właściwie stosować poszczególne metody statystyczne w różnych problemach oraz jakie błędy można popełnić przy ich niewłaściwym użyciu.Książka skupia się na najistotniejszych zagadnieniach z dziedziny statystyki, które są kluczowe w pracy analityka danych, wyjaśniając, które koncepcje warto zgłębić, a które są mniej przydatne. Ważnym aspektem podręcznika jest jego przystępność – nawet osoby, które nie są zaznajomione z codziennym używaniem statystyki, znajdą tu jasne i zrozumiałe wprowadzenie do tematu. W publikacji omówiono takie zagadnienia jak analiza eksploracyjna danych, znaczenie prób losowych, podstawy projektowania eksperymentów, zastosowanie regresji do przewidywania wyników oraz wykrywania anomalii, a także uczenie maszynowe i nienadzorowane, co pokazuje, jak klasyczne narzędzia są stosowane w nowoczesnych technologiach.
Wybierz stan zużycia:
WIĘCEJ O SKALI
70,85 zł
nowa
Pakujemy 09.11
- nowa książka
jak nowa
dobry
widoczne ślady używania
Dostępna ilość 9
Uwaga została 1 szt.
Posiadamy 9 szt.
Metody statystyczne są istotnym elementem pracy w data science, jednak wielu analityków danych nie posiada formalnego wykształcenia w tej dziedzinie, co może wpływać na efektywność ich działań. Zrozumienie statystyki jest także ważne dla programistów korzystających z języków R i Python, którzy tworzą rozwiązania dla obszaru data science, choć tradycyjne kursy nie zawsze uwzględniają taką perspektywę, a podręczniki często omijają aspekty informatyczne. "Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python" to drugie, uaktualnione wydanie popularnego podręcznika, które wprowadza czytelników w świat praktycznych zastosowań statystyki. Zawiera ono konkretne przykłady w Pythonie, które ułatwiają zrozumienie, jak właściwie stosować poszczególne metody statystyczne w różnych problemach oraz jakie błędy można popełnić przy ich niewłaściwym użyciu.Książka skupia się na najistotniejszych zagadnieniach z dziedziny statystyki, które są kluczowe w pracy analityka danych, wyjaśniając, które koncepcje warto zgłębić, a które są mniej przydatne. Ważnym aspektem podręcznika jest jego przystępność – nawet osoby, które nie są zaznajomione z codziennym używaniem statystyki, znajdą tu jasne i zrozumiałe wprowadzenie do tematu. W publikacji omówiono takie zagadnienia jak analiza eksploracyjna danych, znaczenie prób losowych, podstawy projektowania eksperymentów, zastosowanie regresji do przewidywania wyników oraz wykrywania anomalii, a także uczenie maszynowe i nienadzorowane, co pokazuje, jak klasyczne narzędzia są stosowane w nowoczesnych technologiach.
