Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python: 1 (O'reilly)

Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python: 1 (O'reilly)

Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con este libro aprenderás: 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 ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías Técnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registro Métodos estadísticos de aprendizaje automático que 'aprenden' a partir de los datos Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com. Andrew Bruce es científico investigador jefe en Amazon y tiene más de 30 años de experiencia en estadística y ciencia de datos. Peter Gedeck es científico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar propiedades de posibles futuros fármacos.
Estado: Aceptable
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Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con este libro aprenderás: 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 ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías Técnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registro Métodos estadísticos de aprendizaje automático que 'aprenden' a partir de los datos Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com. Andrew Bruce es científico investigador jefe en Amazon y tiene más de 30 años de experiencia en estadística y ciencia de datos. Peter Gedeck es científico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar propiedades de posibles futuros fármacos.

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Estado del libro

El estado de los libros de segunda mano vendidos por Reciclibros puede variar, por lo que siempre especificamos su estado en la ficha del libro: aceptable, bueno, muy bueno o como nuevo.

Dado que los libros no se almacenan en las mismas instalaciones que nuestro servicio de atención al cliente, no podemos proporcionarle fotos ni más detalles sobre el estado de un libro en stock.

A continuación encontrarás el detalle de lo que significa cada estado:

• Como nuevo: el libro se puede regalar. La cubierta, el lomo, las esquinas y las páginas interiores pueden presentar defectos mínimos. Sobrecubierta original presente. Todo ello sin manchas ni rasgaduras. Sin notas, marcas, inscripciones y anotaciones manuscritas.

• Muy bueno: el libro se puede regalar. Libro en excelente estado con pequeños defectos en la cubierta, el lomo, las esquinas y las páginas interiores. Sin notas, marcas, inscripciones y anotaciones manuscritas en las páginas de lectura.

• Bueno: la cubierta, el lomo, las esquinas y las páginas interiores pueden estar dañadas (por ejemplo: esquinas rozadas, ligeras marcas de desgaste). Puede haber pasajes subrayados y algunas notas al margen que no afectan a la lectura del texto. Puede haber una dedicatoria o el nombre de un propietario anterior en la guarda. Las páginas del libro pueden estar amarillentas.

• Aceptable: ideal para libros que se llevan a todas partes (vacaciones en la playa, en la montaña, etc.). La cubierta, el lomo, las esquinas y las páginas interiores presentan defectos visibles, a menudo pronunciados, que no afectan a la lectura. Puede haber pasajes subrayados y algunas notas en los márgenes que no afectan a la lectura del texto. Puede haber una dedicatoria o el nombre de un propietario anterior en la guarda. Las páginas del libro pueden estar amarillentas.

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