Wil je Practical Statistics for Data Scientists kopen? · Nog zeker 1 beschikbaar
€56.73 Laagst beschikbare prijs
Het sentiment: Onbekend · Zelf beoordelen
Helaas, het is nog niet bekend wat gebruikers voelen. Het is ook nog onbekend wat de ervaringen zijn op online media. Daarom is het hier nog onbekend hoe Practical Statistics for Data Scientists ervaren wordt.
Wat zegt dit?Op shoptiment gebruiken we het woord sentiment. Dit is wat online media en onze bezoekers van een product vinden. Het wordt automatisch berekend aan de hand van de recencies van bezoekers en het sentiment gevonden in online bronnen. Verder op de bladzijde kan je meer details vinden!
Meestal vind je dit product het onder Boek in Boeken.
Uitgebreide Review Practical Statistics for Data Scientists
Het sentiment: Onbekend
In dit gedeelte kan je zien hoe het product ervaren wordt. Dit komt tot stand door de reacties van gebruikers te combineren met de ervaringen en recencies gevonden op online media zoals Youtube.
Gebruikers: Onbekend
Online: Onbekend
Het online sentiment zoals gevonden door ons platform voor Practical Statistics for Data Scientists is Onbekend.
Google zoekresultaten lijken in het algemeen Onbekend voor Practical Statistics for Data Scientists. Zoeken naar beoordelingen op Google ›
In het algemeen zijn tweets Onbekend voor Practical Statistics for Data Scientists. Zoeken naar beoordelingen op Twitter ›
Youtube
Youtube beschrijvingen zijn in het algemeen Onbekend voor Practical Statistics for Data Scientists. Zoeken naar beoordelingen op Youtube ›
De teksten, ervaringen en beschrijvingen gevonden in de bovenstaande online media worden bekeken door kunstmatige intelligentie. Door deze uitslag te combineren ontstaat het online sentiment.
Het Sentiment: Onbekend
Nog niemand heeft zijn gevoelens achtergelaten. Het is dus nog onbekend wat gebruikers ervaren. We kunnen weinig online vinden voor dit product! Het is dus helaas onbekend wat het online sentiment is. Er is dus nog weinig bekend over dit product op dit platform, zowel in gebruikerservaringen als in online recensies gevonden door dit platform. Daarom is het sentiment voor dit product neutraal. Heb je ervaring met dit product? Laat dan je gevoelens achter.
De ervaringen van gebruikers samen met het sentiment gevonden online vormt het uiteindelijke sentiment!
Gerelateerde Videos
De onderstaande videos zijn in veel gevallen gerelateerd aan het product. In sommige gevallen, en bij onbekende producten, kunnen mogelijk afwijkende videos worden getoond.
Geen video beoordelingen gevonden.
Eigenschappen Practical Statistics for Data Scientists
Producteigenschappen
Inhoud | |
---|---|
Aantal pagina's | 350 |
Bindwijze | Paperback |
Illustraties | Nee |
Oorspronkelijke releasedatum | 29 juni 2020 |
Taal | en |
Betrokkenen | |
Co Auteur | Peter Gedeck |
Hoofdauteur | Peter Bruce |
Hoofduitgeverij | O'Reilly Media |
Tweede Auteur | Andrew Bruce |
Overige kenmerken | |
Editie | 2nd New edition |
Extra groot lettertype | Nee |
Studieboek | Ja |
Verpakking breedte | 177 mm |
Verpakking hoogte | 22 mm |
Verpakking lengte | 233 mm |
Verpakkingsgewicht | 755 g |
EAN | |
EAN | 9781492072942 |
Productbeschrijving
Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The second edition of this popular guide adds comprehensive examples in Python, provides practical guidance on applying statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not. Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you're familiar with the R or Python programming languages and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format. With this book, you'll learn: Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science How random sampling can reduce bias and yield a higher-quality dataset, even with big data How the principles of experimental design yield definitive answers to questions How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to Statistical machine learning methods that learn from data Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data