Los m�todos estad�sticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos cient�ficos de datos tienen una formaci�n avanzada en estad�stica. Los cursos y libros sobre estad�stica b�sica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edici�n de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientaci�n pr�ctica sobre la aplicaci�n de los m�todos estad�sticos a la ciencia de datos, te indica c�mo 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 m�todos estad�sticos, pero carecen de una perspectiva estad�stica m�s profunda. Si est�s familiarizado con los lenguajes de programaci�n R o Python y tienes alg�n conocimiento de estad�stica, este libro suple esas carencias de una forma pr�ctica, accesible y clara. Con este libro aprender�s: Por qu� el an�lisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos C�mo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data C�mo los principios del dise�o experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas C�mo utilizar la regresi�n para estimar resultados y detectar anomal�as T�cnicas de clasificaci�n esenciales para predecir a qu� categor�as pertenece un registro M�todos estad�sticos de aprendizaje autom�tico que 'aprenden' a partir de los datos M�todos 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 cient�fico investigador jefe en Amazon y tiene m�s de 30 a�os de experiencia en estad�stica y ciencia de datos. Peter Gedeck es cient�fico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje autom�tico para pronosticar propiedades de posibles futuros f�rmacos.

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