Métodos estatísticos são uma parte crucial da ciência de dados; ainda assim, poucos cientistas de dados têm formação estatística.
Os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam os tópicos sob a perspectiva da ciência de dados.
Este guia prático explica como aplicar diversos métodos estatísticos em ciência de dados, ensina a evitar seu mau uso e aconselha sobre o que é importante e o que não é.
Muitos recursos da ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de uma perspectiva estatística aprofundada.
Se você está familiarizado com a linguagem de programação R e tem algum conhecimento estatístico, este guia fará a ponte de forma fácil e acessível.
Com este livro, você aprenderá:
- Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados
- Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e resultar um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data
- Como os princípios do design experimental resultam respostas definitivas
- Como usar regressão para estimar resultados e detectar anomalias
- Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence
- Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os dados
- Métodos de aprendizado não supervisionado para extração de significado de dados não rotulados.
| Código: | L115-9788550806037 |
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| Autor | Bruce Peter |
| Editora | Alta Books |
| Idioma | PORTUGUES |
| Encadernação | BROCHURA |
| Páginas | 392 |
| Ano de edição | 2019 |
Estatística prática para cientistas de dados
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