資料科學家的實用統計學 : 運用 R 和 Python 學習 50+個必學統計概念, 2/e (Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python, 2/e)
Peter Bruce , Andrew Bruce , Peter Gedeck 著 洪巍恩 譯
- 出版商: 歐萊禮
- 出版日期: 2021-07-30
- 定價: $680
- 售價: 7.9 折 $537
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 368
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 9865028417
- ISBN-13: 9789865028411
-
相關分類:
機率統計學 Probability-and-statistics、Data Science
- 此書翻譯自: Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python, 2/e (Paperback)
-
相關翻譯:
數據科學中的實用統計學（第2版） (簡中版)
立即出貨 (庫存 > 10)
買這商品的人也買了...
-
資料科學的商業運用 (Data science for business)$680$537 -
Deep Learning｜用 Python 進行深度學習的基礎理論實作$580$458 -
Python 資料科學學習手冊 (Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data)$780$616 -
NumPy 高速運算徹底解說 - 六行寫一隻程式？你真懂深度學習？手工算給你看！$750$638 -
R 錦囊妙計, 2/e (R Cookbook, 2/e)$880$695 -
機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀$580$458 -
非監督式學習｜使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)$680$537 -
資料視覺化｜製作充滿說服力的資訊圖表 (Fundamentals of Data Visualization)$780$616 -
精通機器學習｜使用 Scikit-Learn , Keras 與 TensorFlow, 2/e (Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2/e)$1,200$948 -
軟體架構原理｜工程方法 (Fundamentals of Software Architecture: A Comprehensive Guide to Patterns, Characteristics, and Best Practices)$680$537 -
資料科學的建模基礎 : 別急著 coding！你知道模型的陷阱嗎？$599$509 -
金融AI｜人工智慧的金融應用$880$695 -
核心開發者親授！PyTorch 深度學習攻略 (Deep Learning with Pytorch)$1,000$790 -
自學機器學習 - 上 Kaggle 接軌世界，成為資料科學家$680$578 -
Python 演算法交易 (Python for Algorithmic Trading)$680$537 -
深入淺出 C# : 運用 C# 和 .Net Core 編寫真正的程式, 4/e (Head First C#: A Learner's Guide to Real-World Programming with C#, Xaml, and .Net, 4/e)$980$774 -
Power BI 入門 大數據視覺化 + 智慧決策 + 雲端分享 王者歸來 (全彩印刷)$620$490 -
深度學習的 16 堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL, 看得懂、學得會、做得出！ (Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence)$620$527 -
機器學習的統計基礎 : 深度學習背後的核心技術$680$537 -
Python for Excel｜自動化與資料分析的現代開發環境 (Python for Excel: A Modern Environment for Automation and Data Analysis)$580$458 -
Python 資料分析必備套件！Pandas 資料清理、重塑、過濾、視覺化 (Pandas 1.x Cookbook, 2/e)$780$616 -
精通資料分析｜使用 Excel、Python 和 R (Advancing Into Analytics: From Excel to Python and R)$520$411 -
銷售 AI 化！看資料科學家如何思考, 用 Python 打造能賺錢的機器學習模型$620$489 -
Python 幫幫忙！用程式思維解決現實世界問題 (Real-World Python: A Hacker's Guide to Solving Problems with Code)$630$536 -
資料科學基礎數學 (Essential Math for Data Science)$680$537
相關主題
商品描述
運用R和Python學習50+個必學統計概念
「這本書並非是另一本統計學教科書，也不是機器學習手冊。本書透過清楚的解釋和豐富範例，將實用的統計術語及原理和當今資料探勘的行話及實務聯繫起來。對資料科學的初學者和老手來說，這都是一本非常出色的參考書。」
—Galit Shmueli, 暢銷書《Data Mining for Business Analytics》主要作者，台灣清華大學特聘教授
統計方法是資料科學很重要的部分，然而很少有資料科學家接受過正式的統計訓練，而一般的課程及書籍亦很少從資料科學的角度來講解基礎統計學。因此本書第二版新增了詳盡的Python範例，提供讀者如何將統計方法應用於資料科學的實用指南、如何避免誤用統計方法，以及該注意的建議。
資料科學的學習資源或多或少有採用統計方法，但卻缺乏更深入的統計觀點，如果你熟悉R或Python程式語言，並對統計學有所了解，那麼這本書將以易懂的方式來幫助你學習。
透過本書，你將會學習到：
‧為何探索式資料分析是資料科學關鍵的第一步
‧隨機抽樣如何減少偏誤，並產生更高品質的資料集
‧實驗設計的原理是如何針對問題得出明確的答案
‧如何使用迴歸來預測結果並檢測異常
‧用來預測紀錄所屬類別的重要分類方法
‧從資料中「學習」的統計機器學習方法
‧從無標籤資料中提取有意義訊息的非監督式學習方法
作者簡介
Peter Bruce 是Statistics.com統計教育學院的創辦人
Andrew Bruce 是Amazon的首席研究科學家，擁有30多年的統計及資料科學經驗
Peter Gedeck 在Collaborative Drug Discovery擔任資深資料科學家，致力於開發機器學習演算法來預測候選藥物的性質
目錄大綱
第一章 探索式資料分析
第二章 資料和抽樣分布
第三章 統計實驗與顯著性檢驗
第四章 迴歸與預測
第五章 分類
第六章 統計機器學習
第七章 非監督式學習
參考書目
索引
