
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python
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Beschreibung
"Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python" von Peter Gedeck ist ein umfassendes Handbuch, das sich an Datenwissenschaftler und Analysten richtet, die ihre statistischen Kenntnisse vertiefen und praktisch anwenden möchten. Das Buch deckt über 50 zentrale statistische Konzepte ab, die für die Analyse und Interpretation von Daten entscheidend sind. Es bietet eine praxisorientierte Einführung in Themen wie deskriptive Statistiken, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Inferenzmethoden, Regressionsanalysen und maschinelles Lernen. Der Autor legt besonderen Wert auf die Anwendung dieser Konzepte mit den Programmiersprachen R und Python, was es den Lesern ermöglicht, theoretisches Wissen direkt in praktischen Projekten umzusetzen. Durch zahlreiche Beispiele und Übungen erhalten Leser Einblicke in die effektive Nutzung statistischer Methoden zur Lösung realer Probleme im Bereich der Datenwissenschaft. Das Buch ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker geeignet, die ihre Fähigkeiten weiterentwickeln möchten.
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Über den Autor
Peter Bruce is the Founder and Chief Academic Officer of the Institute for Statistics Education at Statistics.com, which offers about 80 courses in statistics and analytics, roughly half of which are aimed at data scientists. He has authored or co-authored several books in statistics and analytics, and he earned his Bachelor's degree at Princeton, and Masters degrees at Harvard and the University of Maryland.Andrew Bruce, Principal Research Scientist at Amazon, has over 30 years of experience in statistics and data science in academia, government and business. The co-author of Applied Wavelet Analysis with S-PLUS, he earned his bachelor's degree at Princeton, and PhD in statistics at the University of WashingtonPeter Gedeck, Senior Data Scientist at Collaborative Drug Discovery, specializes in the development of machine learning algorithms to predict biological and physicochemical properties of drug candidates. Co-author of Data Mining for Business Analytics, he earned PhD's in Chemistry from the University of Erlangen-Nürnberg in Germany and Mathematics from Fernuniversität Hagen, Germany
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