Praktische Statistik für Data Scientists: 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python
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Beschreibung
"Praktische Statistik für Data Scientists: 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python" von Marcus Fraaß ist ein umfassendes Handbuch, das sich an Data-Science-Praktiker richtet, die ihre Kenntnisse in Statistik vertiefen möchten. Das Buch deckt über 50 wesentliche statistische Konzepte ab, die für die Analyse und Interpretation von Daten entscheidend sind. Es bietet eine praxisorientierte Einführung in statistische Methoden und deren Anwendung mit den Programmiersprachen R und Python. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Anwender nützlich sind. Zu den behandelten Themen gehören grundlegende statistische Prinzipien wie deskriptive Statistiken, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Inferenzstatistik sowie fortgeschrittenere Techniken wie Regressionsanalyse, Hypothesentests und maschinelles Lernen. Der Autor legt besonderen Wert auf die praktische Umsetzung der Konzepte mithilfe von R- und Python-Codebeispielen, um den Lesern zu helfen, die Theorie direkt auf reale Datensätze anzuwenden. Durch die Kombination von theoretischem Wissen mit praktischen Übungen bietet das Buch eine wertvolle Ressource für Data Scientists, Analysten und alle, die fundierte Entscheidungen auf Basis statistischer Analysen treffen möchten.
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