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Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python: 1 (O'reilly)
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What Stands Out
Dual Language Focus
Combines R and Python, enabling users to grasp statistical concepts applicable in both languages, catering to a broader audience interested in data science tools.
Hands-On Approach
Emphasizes practical exercises and real-world examples, allowing readers to apply theoretical knowledge, enhancing retention and skill development in data analysis.
Comprehensive Coverage
Covers a wide range of statistical techniques tailored for data science, ensuring learners have a robust foundation for tackling diverse data challenges effectively.
Maklumat produk
- Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con este libro aprenderás: Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Cómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías Técnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registro Métodos estadísticos de aprendizaje automático que 'aprenden' a partir de los datos Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com. Andrew Bruce es científico investigador jefe en Amazon y tiene más de 30 años de experiencia en estadística y ciencia de datos. Peter Gedeck es científico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar propiedades de posibles futuros fármacos.
| Publisher | Marcombo |
| Publication date | 22 Feb. 2022 |
| Edition | 1st |
| Language | Spanish |
| Print length | 362 pages |
| ISBN-10 | 842673443X |
| ISBN-13 | 978-8426734433 |
| Item weight | 650 g |
| Dimensions | 17 x 1 x 24 cm |
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Paperback Programming Editorial Review
Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python: 1 Oreilly is a well-regarded book published by Marcombo, featuring 362 pages of valuable content targeted at mathematicians and economists keen on applying R and Python in their professions. Although it emphasizes theoretical statistical concepts, readers have noted that those seeking extensive coding examples, especially on libraries like Pandas, may find it lacking. Nevertheless, it serves as an excellent introduction or quick reference for those new to data science, particularly if they do not come from a statistical or computing background, making it a useful resource for practical application.
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Kebaikan
- Great resource for data science beginners
- Comprehensive theoretical concepts explained
- Useful for mathematicians and economists
- Well-structured for easy reference
- Sturdy and durable book quality
Keburukan
- Could include more coding examples
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Ciri & Faedah
- Ideal for professionals familiar with R or Python seeking to deepen their statistical knowledge.
- Includes practical guidance on avoiding common statistical pitfalls in data science.
- Covers key topics like exploratory data analysis, random sampling, and experimental design.
- Explains how to use regression for estimating outcomes and detecting anomalies.
- Introduces essential classification techniques and machine learning methods.
- Written by industry experts with extensive experience in statistics and data science.
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