Think STATS: Analiza exploratorie a datelor

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere practică în statistică prin Python, atrăgând în special programatorii cu o anumită experiență în ambele domenii. Este bine primită pentru stilul său de scriere accesibil și exemplele eficiente, deși există critici cu privire la utilizarea funcțiilor personalizate și lipsa de concentrare asupra bibliotecilor Python standard.

⬤ O introducere excelentă în statistică pentru cei cu abilități de bază în programare.
⬤ Bine scrisă, captivantă și concisă.
⬤ Oferă exemple practice folosind Jupyter Notebook.
⬤ Acoperire completă a subiectelor de statistică.
⬤ Utilă pentru studiul individual și aplicarea instrumentelor statistice.
⬤ Bun pentru dobândirea de experiență practică prin exerciții.

⬤ Se bazează mult pe codul personalizat al autorului, care nu este standard sau aplicabil pe scară largă.
⬤ Unii recenzenți au considerat codul dificil de înțeles și nepotrivit pentru utilizarea profesională.
⬤ Tipărirea în alb-negru a graficelor a fost criticată pentru lipsa de claritate.
⬤ Poate să nu fie ideal pentru începătorii în programare sau statistică.
⬤ Unii au considerat conținutul dens și dificil de reținut.

(pe baza a 49 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Think STATS: Exploratory Data Analysis

Conținutul cărții:

Dacă știți să programați, aveți abilitățile necesare pentru a transforma datele în cunoștințe, folosind instrumente de probabilitate și statistică. Această introducere concisă vă arată cum să efectuați o analiză statistică mai degrabă computațional, decât matematic, cu ajutorul programelor scrise în Python.

Lucrând cu un singur studiu de caz pe parcursul acestei cărți complet revizuite, veți învăța întregul proces de analiză exploratorie a datelor - de la colectarea datelor și generarea statisticilor până la identificarea modelelor și testarea ipotezelor. Veți explora distribuțiile, regulile de probabilitate, vizualizarea și multe alte instrumente și concepte.

Noile capitole privind regresia, analiza seriilor temporale, analiza supraviețuirii și metodele analitice vă vor îmbogăți descoperirile.

⬤ Dezvoltați o înțelegere a probabilității și statisticii prin scrierea și testarea codului.

⬤ Rulați experimente pentru a testa comportamentul statistic, cum ar fi generarea de eșantioane din mai multe distribuții.

⬤ Utilizați simulări pentru a înțelege concepte care sunt greu de înțeles matematic.

⬤ Importați date din majoritatea surselor cu Python, mai degrabă decât să vă bazați pe date care sunt curățate și formatate pentru instrumente statistice.

⬤ Utilizați inferența statistică pentru a răspunde la întrebări privind datele din lumea reală.