Probabilitate și statistică pentru știința datelor: Matematică + R + Date

Recenzii ale cititorilor

Cartea este bine primită pentru abordarea sa practică în predarea codurilor și a conceptelor statistice, ceea ce o face potrivită atât pentru autoinstruire, cât și ca manual pentru cursuri. Oferă exerciții utile și explicații clare, în special în știința datelor și probabilități.

⬤ Eficientă pentru autoinstruire și predare.
⬤ Revizuire cuprinzătoare a conceptelor statistice alături de codificare.
⬤ Organizarea bună a exercițiilor (probleme matematice și de calcul).
⬤ Explicații clare și exemple practice.
⬤ Greșeli minore de scriere, indicând o editare puternică.

⬤ Unele exemple pot părea detașate de aplicații.
⬤ Câteva erori tipografice observate, deși majoritatea minore.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Probability and Statistics for Data Science: Math + R + Data

Conținutul cărții:

Probabilitate și statistică pentru știința datelor: matematică + R + date acoperă „matematica statistică” - distribuții, valoare așteptată, estimare etc. --dar ia destul de în serios expresia „Știința datelor” din titlu:

* Sunt utilizate extensiv seturi de date reale.

* Toate analizele de date sunt susținute de codificarea R.

* Include multe aplicații Data Science, cum ar fi PCA, distribuții de amestec, modele grafice aleatorii, modele Markov ascunse, regresie liniară și logistică și rețele neuronale.

* Conduce studentul să gândească critic despre „cum” și „de ce” statisticii și să „vadă imaginea de ansamblu”.

* Nu este axat pe „teoreme/probe”, dar conceptele și modelele sunt enunțate într-o manieră matematică precisă.

Condițiile prealabile sunt calculul, o oarecare algebră matriceală și o oarecare experiență în programare.

Norman Matloff este profesor de informatică la Universitatea din California, Davis, și a fost anterior profesor de statistică. Face parte din comitetele editoriale ale Journal of Statistical Software și The R Journal. Cartea sa Statistical Regression and Classification: From Linear Models to Machine Learning a primit premiul Ziegel pentru cea mai bună carte recenzată în Technometrics în 2017. Este laureat al Distinguished Teaching Award al universității sale.