![[Rezensiert] Praktische Statistik für Data Scientists (Peter Bruce) Zusammengefasst.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2570259/c1a-085k3-34338no7cq4m-t4trxv.jpg)
Show Notes
Praktische Statistik für Data Scientists (Peter Bruce)
- Amazon Germany Store: https://www.amazon.de/dp/3960091532?tag=9natreegerman-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Praktische-Statistik-f%C3%BCr-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Praktische+Statistik+f+r+Data+Scientists+Peter+Bruce+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Weiterlesen: https://german.9natree.com/read/3960091532/
#ExplorativeDatenanalyse #Stichprobenverteilungen #ABTestsundSignifikanztests #RegressionundKlassifikation #KreuzvalidierungundClusteranalyse #PraktischeStatistikfrDataScientists
Praktische Statistik für Data Scientists: 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python ist ein anwendungsorientiertes Fachbuch von Peter Bruce, Andrew Bruce und Peter Gedeck. Die deutsche Ausgabe erschien 2021 bei O’Reilly beziehungsweise dpunkt und richtet sich an Personen, die statistische Verfahren im Kontext datengetriebener Arbeit verstehen und einsetzen wollen. Im Mittelpunkt stehen nicht formale Herleitungen um ihrer selbst willen, sondern die Frage, welche Methoden für typische Data-Science-Aufgaben sinnvoll sind, wie Ergebnisse interpretiert werden und wo Fehlanwendungen drohen. Die sieben Kapitel führen von explorativer Datenanalyse und Verteilungen über Experimente, Signifikanztests und Regression bis zu Klassifikation, statistischem maschinellem Lernen und unüberwachtem Lernen. R und Python dienen dabei als parallele Arbeitsumgebungen für kompakte Beispiele. Das Buch verbindet statistische Grundbegriffe mit Modellen, die in Analyseprojekten praktisch relevant sind. Es ist daher weniger ein Programmierkurs als eine strukturierte Referenz für statistisches Denken, Modellbewertung und eine vorsichtige Interpretation von Daten.
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Praktische Statistik für Data Scientists: 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python ist ein anwendungsorientiertes Fachbuch von Peter Bruce, Andrew Bruce und Peter Gedeck. Die deutsche Ausgabe erschien 2021 bei O’Reilly beziehungsweise dpunkt und richtet sich an Personen, die statistische Verfahren im Kontext datengetriebener Arbeit verstehen und einsetzen wollen. Im Mittelpunkt stehen nicht formale Herleitungen um ihrer selbst willen, sondern die Frage, welche Methoden für typische Data-Science-Aufgaben sinnvoll sind, wie Ergebnisse interpretiert werden und wo Fehlanwendungen drohen. Die sieben Kapitel führen von explorativer Datenanalyse und Verteilungen über Experimente, Signifikanztests und Regression bis zu Klassifikation, statistischem maschinellem Lernen und unüberwachtem Lernen. R und Python dienen dabei als parallele Arbeitsumgebungen für kompakte Beispiele. Das Buch verbindet statistische Grundbegriffe mit Modellen, die in Analyseprojekten praktisch relevant sind. Es ist daher weniger ein Programmierkurs als eine strukturierte Referenz für statistisches Denken, Modellbewertung und eine vorsichtige Interpretation von Daten.
