Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea oferă informații utile, dar suferă de probleme de calitate și organizare slabă, ceea ce o face dificilă pentru cei care învață pentru prima dată.
Avantaje:Cartea conține informații bune și, în unele cazuri, a fost primită în stare bună. Este utilă pentru cursanții avansați și a fost livrată cu promptitudine.
Dezavantaje:Calitatea copertei cartonate este deficitară, cu probleme precum dezlipirea ușoară a copertei. Unele cărți au sosit deteriorate. Organizarea este slabă, introducând subiecte complexe înaintea conceptelor fundamentale, ceea ce o face inadecvată pentru începători.
(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Foundations of Statistics for Data Scientists: With R and Python
Conținutul cărții:
Foundations of Statistics for Data Scientists: With R and Python este conceput ca un manual pentru o introducere de una sau două perioade în statistica matematică pentru studenții care se pregătesc să devină oameni de știință de date. Este o prezentare aprofundată a subiectelor din știința statistică cu care orice om de știință a datelor ar trebui să fie familiarizat, inclusiv distribuțiile de probabilitate, metodele statistice descriptive și inferențiale și modelarea liniară. Cartea presupune cunoștințe de calcul de bază, astfel încât prezentarea se poate concentra pe "de ce funcționează", precum și pe "cum să o faci". Totuși, în comparație cu manualele tradiționale de "statistică matematică", cartea pune mai puțin accentul pe teoria probabilităților și mai mult pe utilizarea software-ului pentru a implementa metode statistice și pentru a efectua simulări pentru a ilustra conceptele cheie. Toate analizele statistice din carte utilizează software-ul R, cu o anexă care prezintă aceleași analize cu Python.
Caracteristici cheie:
⬤ Monstrează elementele științei statistice care sunt importante pentru studenții care intenționează să devină cercetători de date.
⬤ Include ajustarea bayesiană și regularizată a modelelor (de exemplu, prezentând un exemplu folosind lasso), clasificarea și gruparea și implementarea metodelor cu software modern (R și Python).
⬤ Conține aproape 500 de exerciții.
Cartea introduce, de asemenea, subiecte moderne care nu apar în mod normal în textele de statistică matematică, dar care sunt extrem de relevante pentru cercetătorii de date, cum ar fi inferența bayesiană, modelele liniare generalizate pentru răspunsuri nenormale (de exemplu, regresia logistică și modelele logliniare Poisson) și ajustarea regularizată a modelelor. Cele aproape 500 de exerciții sunt grupate în "Analiza datelor și aplicații" și "Metode și concepte". Anexele prezintă R și Python și conțin soluții pentru exercițiile cu numere impare. Site-ul web al cărții (http: //stat4ds. rwth-aachen. de/) a extins anexele R, Python și Matlab și toate seturile de date din exemple și exerciții.
