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DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Métodos estatísticos são uma parte crucial da ciência de dados; ainda assim, poucos cientistas de dados têm formação estatística. Os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam os tópicos sob a perspectiva da ciência de dados. Este guia prático explica como aplicar diversos métodos estatísticos em ciência de dados, ensina a evitar seu mau uso e aconselha sobre o que é importante e o que não é. Muitos recursos da ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de uma perspectiva estatística aprofundada. Se você está familiarizado com a linguagem de programação R e tem algum conhecimento estatístico, este guia fará a ponte de forma fácil e acessível. Com este livro, você aprenderá:
- Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados
- Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e resultar um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data
- Como os princípios do design experimental resultam respostas definitivas
- Como usar regressão para estimar resultados e detectar anomalias
- Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence
- Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os dados
- Métodos de aprendizado não supervisionado para extração de significado de dados não rotulados.
FICHA TÉCNICA
Autor: Andrew Bruce
Páginas: 392
Editora: Alta Books
Idioma: PORTUGUES
Encadernação: BROCHURA
ISBN-13: 9788550806037
ASSUNTO
Computação e Informática
DIMENSÕES
Altura: 24,00cm
Largura: 17,00cm
Espessura: 2,00cm
Peso: 0,350kg
Aviso legal
• Idade recomendada: de 8 anos a 100 anos.
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Avaliação 5 de 5
Bom livro para consultas. O livro é focado em r apesar de fazer alguns comentários sobre python.
Avaliação 5 de 5
Muito bom.
Avaliação 5 de 5
Folhas e capa mole, poderia ser de uma qualidade melhor.