Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python

Praktyczne zastosowanie statystyki w data science staje się coraz bardziej istotne, zważywszy na to, że wiele osób pracujących w tej dziedzinie nie ma formalnego wykształcenia w tej materii. W szczególności programiści piszący w R i Pythonie, którzy tworzą rozwiązania dla analizy danych, mogą napotkać na trudności wynikające z braku znajomości statystyki. Często kursy wprowadzające do tej dziedziny nie uwzględniają potrzeb analityków danych, a tradycyjne podręczniki pomijają narzędzia informatyczne, które są niezbędne w współczesnej analizie danych.To nowe wydanie popularnego podręcznika, skierowanego do analityków, zostało wzbogacone o liczne przykłady kodu w języku Python, które ilustrują zastosowanie metod statystycznych. Położono nacisk na te aspekty statystyki, które mają kluczowe znaczenie w data science, umożliwiając czytelnikom nauczenie się, które koncepcje są naprawdę istotne. Celem było przedstawienie treści w sposób przystępny nawet dla tych, którzy na co dzień nie zajmują się statystyką, dzięki czemu wiedza ta jest łatwo przyswajalna dla szerokiego kręgu odbiorców.Poruszane tematy obejmują między innymi analizę eksploracyjną danych, znaczenie prób losowych w kontekście dużych zbiorów danych, podstawy planowania eksperymentów, zastosowanie regresji do przewidywania wyników i identyfikowania anomalii, oraz zagadnienia związane ze statystycznym uczeniem maszynowym. Podejście to kładzie nacisk na wykorzystanie klasycznych technik statystycznych w nowoczesnych technologicznych aplikacjach.