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Synopsis
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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ESTADISTICA PRACTICA PARA CIENCIA DE DATOS CON R Y PYTHON
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Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python
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Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python
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Condition: New. Idioma/Language: Español. 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 datosCómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big DataCómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntasCómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalíasTécnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registroMétodos estadísticos de aprendizaje automático que «aprenden» a partir de los datosMétodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetarPeter 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. 10 *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla. Seller Inventory # 21553566
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Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Con R Y Python
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ESTADISTICA PRACTICA PARA CIENCIA DE DATOS CON R Y PYTHON
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MARCOMBO EDICIONES TECNICAS, 2022
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ESTADISTICA PRACTICA PARA CIENCIA DE DATOS CON R Y PYTHON
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MARCOMBO EDICIONES TECNICAS, España, 2022
ISBN 10: 842673443X
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Rústica
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ESTADÍSTICA PRÁCTICA PARA CIENCIA DE DATOS CON R Y PYTHON
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MARCOMBO, BILBAO, 2022
ISBN 10: 842673443X
ISBN 13: 9788426734433
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Rustica (tapa blanda). Condition: New. Dust Jacket Condition: Nuevo. 01. Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia dedatos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzadaen estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara veztratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofreceuna orientación práctica sobre la aplicación de los métodosestadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su usoincorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante.Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodosestadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística másprofunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro supleesas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con estelibro aprenderás: Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Cómo el muestreo aleatoriopuede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayorcalidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseñoexperimental. LIBRO. Seller Inventory # 1346700
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ESTADISTICA PRACTICA PARA CIENCIA de dat
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Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Con R Y Python
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