Praktische Statistik für Data Science Spezialisten

Statistische Methoden sind ein zentraler Bestandteil der Datenwissenschaft. Allerdings sind nur sehr wenige Datenanalytiker ausreichend in Statistik ausgebildet, da es keine speziell für Datenanalytiker geschriebenen Statistikbücher gibt.
Auf der anderen Seite enthalten viele Ressourcen, die sich mit Datenwissenschaft beschäftigen, statistische Methoden,... gehen jedoch nicht ausreichend auf die Perspektiven ihrer Anwendung ein.
Das angebotene Buch, das in einer verständlichen Sprache verfasst ist, schließt diese Lücke. Wenn Sie ein wenig mit der Programmiersprache R und mathematischer Statistik vertraut sind, werden Sie das Material leicht meistern und Ihr berufliches Niveau erheblich steigern.
In die zweite Auflage wurden Beispiele in Python aufgenommen, was die praktische Anwendbarkeit des Buches erweitert.
Wenn Sie dieses Buch lesen, werden Sie erfahren:
Warum explorative Datenanalyse ein entscheidender erster Schritt in der Datenwissenschaft ist
Wie Zufallsstichproben Verzerrungen reduzieren und zu hochwertigeren Datensätzen führen können, selbst unter Big Data-Bedingungen
Wie die Prinzipien der Versuchsplanung helfen, die vollständigsten Antworten auf Fragen zu erhalten
Wie man Regression zur Bewertung von Ergebnissen und zur Identifizierung von Anomalien nutzt