Statistische Konzepte aus der Perspektive von Data Scientists erläutert Das Buch verbindet nützliche & statistische Prinzipien mit der heutigen Praxis der Datenanalyse Es ermöglicht Data Scientists, ihr Wissen über Statistik auf ein neues Level zu bringen Als Übersetzung der 2. Auflage des US-Bestsellers enthält es Beispiele in Python und R Statistische Methoden sind ein zentraler Bestandteil… Mehr zeigen der Arbeit mit Daten, doch nur wenige Data Scientists haben eine formale statistische Ausbildung. In Kursen und Büchern werden die Grundlagen der Statistik allerdings selten aus der Sicht von Data Scientists behandelt. Dieses praxisorientierte Handbuch erklärt Ihnen anhand zahlreicher Beispiele in Python und R, wie Sie verschiedene statistische Methoden speziell in den Datenwissenschaften anwenden. Das Buch erläutert, welche statistischen Konzepte für die Datenwissenschaften besonders relevant sind, und zeigt Ihnen auch, wie Sie den falschen Gebrauch von statistischen Verfahren vermeiden. Wenn Sie mit R oder Python vertraut sind, ermöglicht Ihnen diese gut lesbare Referenz ein tieferes Verständnis Ihrer Daten und Sie werden Ihr Statistikwissen für die Praxis deutlich ausbauen. In diesem Buch erfahren Sie: warum die explorative Datenanalyse ein wichtiger vorbereitender Arbeitsschritt in der Datenwissenschaft ist wie Zufallsstichproben Verzerrungen reduzieren und einen qualitativ hochwertigeren Datensatz liefern wie Sie mit den Prinzipien des experimentellen Designs eindeutige Antworten auf Ihre Forschungsfragen erhalten wie Sie eine Regression verwenden, um Prognosen zu treffen oder Anomalien zu erkennen auf welche Weise statistische Methoden aus dem Bereich des Machine Learning es ermöglichen, aus Daten zu lernen wie Sie Unsupervised Learning nutzen, um Erkenntnisse aus ungelabelten Daten zu gewinnen Weniger zeigen

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Produktinformationen

Technische Daten

Erscheinungsdatum

16.04.2021

Sprache

Deutsch

EAN

9783960104704

Herausgeber

O'Reilly

Sonderedition

Nein

Autor

Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck, Marcus Fraaß

Seitenanzahl

374

Einbandart

Unbekannter Einband

Buch Untertitel

50+ essenzielle Konzepte mit R und Python

Schlagwörter

Statistik, R, Python, Data Science, Algorithmen, Big Data, Data Mining, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit, Machine Learning, Unsupervised Learning, Regression, Datenklassifikation, Random Forest

Thema-Inhalt

UNF - Data Mining

Höhe

240 mm

Breite

16.5 cm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

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