שיטות סטטיסטיות הן חלק מרכזי במדעי הנתונים, אך למעט מדעני נתונים מעטים יש הכשרה סטטיסטית פורמלית.. קורסים וספרים על סטטיסטיקה בסיסית לעיתים רחוקות מכסים את הנושא מנקודת מבט של מדעי הנתונים.. המהדורה השנייה של מדריך פופולרי זה מוסיפה דוגמאות מקיפות בפייתון, מספקת הדרכה מעשית על יישום שיטות סטטיסטיות למדעי הנתונים, מלמדת אותך כיצד להימנע משימוש שגוי בהן, ומייעצת לך מה חשוב ומה לא.
משאבי מדעי נתונים רבים משלבים שיטות סטטיסטיות אך חסרים פרספקטיבה סטטיסטית מעמיקה יותר.. אם אתם מכירים את שפות התכנות R או Python ויש לכם חשיפה כלשהי לסטטיסטיקה, מדריך עזר מהיר זה מגשר על הפער בפורמט נגיש וקריא.
עם הספר הזה, תלמדו:
מדוע ניתוח נתונים חוקר הוא שלב מקדמי מרכזי במדעי הנתונים
כיצד דגימה אקראית יכולה להפחית הטיה ולהניב מערך נתונים באיכות גבוהה יותר, אפילו עם ביג דאטה
כיצד עקרונות התכנון הניסויי מניבים תשובות חד משמעיות לשאלות
כיצד להשתמש ברגרסיה כדי להעריך תוצאות ולזהות אנומליות
טכניקות סיווג מפתח לחיזוי לאיזו קטגוריה רשומה שייכת
שיטות למידת מכונה סטטיסטית ש"לומדות" מנתונים
שיטות למידה לא מפוקחת לחילוץ משמעות מנתונים לא מסומנים
על הסופר
פיטר ברוס הוא המייסד והמנהל האקדמי הראשי של המכון לחינוך סטטיסטי ב-Statistics.com, המציע כ-80 קורסים בסטטיסטיקה ואנליטיקה, שמחציתם בקירוב מיועדים למדעני נתונים.. הוא חיבר או היה שותף לכתיבת מספר ספרים בסטטיסטיקה ואנליטיקה, והוא סיים את לימודי התואר הראשון שלו בפרינסטון, ותארי מוסמך בהרווארד ובאוניברסיטת מרילנד.
^
לאנדרו ברוס, מדען מחקר ראשי באמזון, יש מעל 30 שנות ניסיון בסטטיסטיקה ומדעי הנתונים באקדמיה, בממשלה ובעסקים.. המחבר המשותף של ניתוח וייבלטים יישומי עם S-PLUS, הוא קיבל תואר ראשון בפרינסטון, ותואר דוקטור בסטטיסטיקה באוניברסיטת וושינגטון
^
פיטר גדק, מדען נתונים בכיר ב-Collaborative Drug Discovery, מתמחה בפיתוח אלגוריתמי למידת מכונה לחיזוי תכונות ביולוגיות ופיזיקוכימיות של מועמדים לתרופות.. מחבר שותף של כריית נתונים לאנליטיקה עסקית, הוא קיבל דוקטורטים בכימיה מאוניברסיטת ארלנגן-נירנברג בגרמניה ובמתמטיקה מהאוניברסיטה הפתוחה האגן, גרמניה.
החזר על אי אספקה
