Estadística práctica para científicos de datos: Más de 50 conceptos esenciales con R y Python

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Título original:

Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python

Contenido del libro:

Los métodos estadísticos son una parte clave de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación estadística formal. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de esta popular guía añade ejemplos completos en Python, ofrece orientación práctica sobre la aplicación de métodos estadísticos a la ciencia de datos, le indica cómo evitar su uso incorrecto y le aconseja sobre lo que es importante y lo que no. Muchos recursos de ciencia de datos incorporan métodos estadísticos pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si está familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tiene algún contacto con la estadística, esta referencia rápida salva las distancias en un formato accesible y legible. Con este libro, aprenderá:

⬤ Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos.

⬤ Cómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y producir un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con grandes datos.

⬤ Cómo los principios de diseño experimental producen respuestas definitivas a las preguntas.

⬤ Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías.

⬤ Principales técnicas de clasificación para predecir a qué categorías pertenece un registro.

⬤ Métodos estadísticos de aprendizaje automático que "aprenden" de los datos.

⬤ Métodos de aprendizaje no supervisado para extraer significado de datos no etiquetados.