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Practical Statistics for Data Scientists par Bruce, Andrew Paperback / softback
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Environ48,08 EUR
État :
Très bon état
Livre qui ne semble pas neuf, ayant déjà été lu, mais qui est toujours en excellent état. La couverture ne présente aucun dommage apparent. Pour les couvertures rigides, la jaquette (si applicable) est incluse. Aucune page n'est manquante, endommagée, pliée ni déchirée. Aucun texte n'est souligné ni surligné. Aucune note ne figure dans les marges. La couverture intérieure peut présenter des marques d'identification mineures. Marques d'usure et déchirures mineures. Consulter l'annonce du vendeur pour avoir plus de détails et voir la description des défauts.
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Numéro de l'objet eBay :304828354719
Dernière mise à jour le 26 juil. 2025 12:26:45 CEST. Afficher toutes les modificationsAfficher toutes les modifications
Caractéristiques de l'objet
- État
- ISBN
- 1491952962
- EAN
- 9781491952962
- Date of Publication
- 2017-06-06
- Release Title
- Practical Statistics for Data Scientists
- Artist
- Bruce, Andrew
- Brand
- N/A
- Colour
- N/A
- Book Title
- Practical Statistics for Data Scientists
À propos de ce produit
Product Identifiers
Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1491952962
ISBN-13
9781491952962
eBay Product ID (ePID)
219384832
Product Key Features
Number of Pages
315 Pages
Publication Name
Practical Statistics for Data Scientists : 50 Essential concepts
Language
English
Publication Year
2017
Subject
Probability & Statistics / General, Databases / Data Warehousing, Data Processing, Databases / General
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Computers
Format
Trade Paperback
Dimensions
Item Height
0.7 in
Item Weight
19.5 Oz
Item Length
9.2 in
Item Width
7 in
Additional Product Features
Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
2017-302988
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
001.4/22
Synopsis
Statistical methods are a key part of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not. Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you're familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format. With this book, you'll learn: Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data How the principles of experimental design yield definitive answers to questions How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to Statistical machine learning methods that "learn" from data Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data
LC Classification Number
HA29
Description de l'objet fournie par le vendeur
Informations sur le vendeur professionnel
Numéro de TVA : GB 922696893
À propos de ce vendeur
World of Books USA
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