Estadísticas Slam Dunk: Análisis estadístico con R sobre datos reales de la NBA

Opiniones de los lectores

El libro ofrece un enfoque atractivo del análisis estadístico a través de la lente de los datos de la NBA, haciéndolo accesible tanto para los aficionados al baloncesto como para los interesados en la ciencia de datos. Combina aplicaciones prácticas, programación en R y proyectos completos que guían a los lectores paso a paso en su viaje de aprendizaje.

⬤ Atractivo uso de datos de la NBA relacionables con los aficionados al deporte.
⬤ Cobertura exhaustiva de proyectos de ciencia de datos que incluyen la gestión de datos, EDA y aprendizaje automático.
⬤ Capítulos bien estructurados que se complementan entre sí, tanto para principiantes como para usuarios avanzados.
⬤ Explicaciones claras de programación en R y métodos estadísticos relevantes.
⬤ Ofrece una visión real de la analítica del baloncesto.

El libro puede resultar pesado físicamente y, aunque ofrece profundidad, puede resultar intimidante para los principiantes que no tengan experiencia previa en estadística o programación.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Statistics Slam Dunk: Statistical Analysis with R on Real NBA Data

Contenido del libro:

Aprenda estadística analizando datos de baloncesto profesional. En este libro lleno de acción, desarrollarás tus habilidades en el análisis exploratorio de datos profundizando en el fascinante mundo de los partidos de la NBA y las estadísticas de los jugadores utilizando el lenguaje R.

En Statistics Slam Dunk desarrollará una caja de herramientas de habilidades de datos R que incluye:

Lectura y escritura de datos.

Instalación y carga de paquetes.

Transformación, ordenación y manipulación de datos.

Aplicación de las mejores técnicas de análisis exploratorio de datos.

Creación de visualizaciones atractivas.

Desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado.

Ejecutar pruebas de hipótesis, incluidas pruebas t y pruebas chi-cuadrado de independencia.

Calcular valores esperados, coeficientes de Gini y puntuaciones z.

Statistics Slam Dunk mejora tus conocimientos de ciencia de datos en R enfrentándote a retos prácticos de análisis basados en datos de partidos y jugadores de la NBA. ¿Perder partidos a propósito es una estrategia racional? ¿Qué estadísticas de empuje influyen en las victorias y las derrotas? Cada capítulo de esta guía única en su género utiliza nuevas técnicas de ciencia de datos para revelar datos tan interesantes como estos. Y al igual que en el mundo real, en Statistics Slam Dunk no obtendrá conjuntos de datos limpios y preempaquetados. Afrontarás el reto de manejar datos desordenados para adquirir las habilidades que te convertirán en la estrella de cualquier equipo de datos.

La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.

Acerca de la tecnología

En los datos brutos se esconden ideas asombrosas, y el análisis estadístico con R puede ayudar a revelarlas. R se creó para los datos y admite técnicas estadísticas y de modelado, como modelos de regresión y clasificación, predicciones de series temporales y algoritmos de agrupación. Y cuando quiera ver sus resultados, las visualizaciones de R son impresionantes, con los mejores gráficos y diagramas de su clase.

Acerca del libro

Statistics Slam Dunk : Statistical analysis with R on real NBA data es una interesante y atractiva guía práctica para el análisis estadístico con R. Está repleta de técnicas estadísticas prácticas, cada una de ellas demostrada con datos reales tomados de partidos de la NBA. En cada capítulo, descubrirá una nueva (¡y a veces sorprendente!) perspectiva del baloncesto, con cuidadosas instrucciones paso a paso sobre cómo generar esas revelaciones.

Obtendrá experiencia práctica limpiando, manipulando, explorando, probando y analizando datos con funciones básicas de R y útiles paquetes de R. Las capacidades de visualización de R brillan a través de las 300 visualizaciones del libro, y casi 30 diagramas y gráficos, incluyendo diagramas de Pareto y diagramas de Sankey. Mucho más que una guía para principiantes, este libro explora técnicas analíticas avanzadas y paquetes de manipulación de datos. Volverá una y otra vez para utilizar este libro como referencia práctica.

Acerca del lector

Requiere un conocimiento inicial de conceptos estadísticos básicos. No se requieren conocimientos avanzados de estadística, aprendizaje automático, R ni baloncesto.

Sobre el autor

Gary Sutton es vicepresidente de una importante empresa de servicios financieros. Ha creado y dirigido organizaciones de inteligencia empresarial y análisis de alto rendimiento en múltiples sectores verticales, donde R era el lenguaje de programación preferido para el modelado predictivo, los análisis estadísticos y otros conocimientos cuantitativos. Gary obtuvo su licenciatura en la Universidad del Sur de California, un máster en la Universidad George Washington y un segundo máster en Ciencia de Datos en la Universidad Northwestern.