Практична статистика для експертів Data Science. Пітер Брюс Ендрю Брюс.

Книжка розрахована на фахівців з Data Science,які мають досвід роботи з мовою програмування R і мають попереднє поняття про математичну статистику. У ній в зручному і легкодоступному вигляді представлені ключові поняття з статистики, які стосуються науки про дані, а також пояснюється, які поняття важливі і корисні з точки зору науки

про дані, які менш важливі і чому. Детально розглянуті теми: розвідувальний аналіз даних, розподіл даних і вибори, статистичні експерименти і перевірка важливості, ререссія та передбачення, класифікація, статистичне машинне навчання і навчання без вчителя.

"...Ця книга не є ані наступним підручником з статистики, ані підручником з машинного навчання. Вона набагато краща, тому що наочно показує зв'язок між корисними статистичними термінами і принципами, з одного боку, і сьогоднішніми малозначними жаргоніми і методами глибинного аналізу даних, з іншого, даючи ясне-нія і багато прикладів. Це фантастичний довідник для початківців і спеціа-листів науки про дані.

- Галіт Шмуелі

Автор популярної серії Глибокий аналіз даних ділового аналітика (Data Mining for Business Analytics) і почесний професор національного університету Ціньхуа, Тайвань

Про авторів

Пітер Брюс є засновником Інституту статистичної освіти Statistics.com, в програмі якого близько 100 курсів в області статистики, і приблизно половина з них розрахована на аналітиків даних.

Ендрю Брюс має понад 30-річний досвід у галузі статистики та науки про дані в академічній сфері, уряді та бізнесі. Він має ступінь доктора філософії в галузі статистики Вашингтонського університету і опублікував кілька робіт у рецен-зованих журналах.