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11/11/2023

Estadística Práctica para Ciencia de Datos con R y Python 2da Edición

Estadística Práctica para Ciencia de Datos con R y Python

Estadística Práctica para Ciencia de Datos con R y Python 2da Edición

Español | 21.4 | Pdf | Autores: Peter Bruce, Andrew Bruce | Publicación: 2022 | Pass:www.detodopython.com

Descripción:
Este libro representa un recurso esencial para científicos de datos que buscan integrar de manera efectiva los métodos estadísticos en sus prácticas. A diferencia de muchos recursos que tratan la estadística de manera aislada, esta segunda edición se destaca al ofrecer ejemplos detallados en Python, proporcionando una guía práctica sobre la aplicación de métodos estadísticos específicamente en el contexto de la ciencia de datos.

La obra aborda la brecha entre la estadística básica y su aplicación en la ciencia de datos, dirigida a aquellos que ya tienen conocimientos en lenguajes de programación como R o Python, así como una

comprensión básica de estadística. Ofrece una perspectiva clara y accesible, abordando aspectos cruciales como el análisis exploratorio de datos, el muestreo aleatorio para mejorar la calidad de los conjuntos de datos, los principios del diseño experimental, la regresión para estimar resultados y detectar anomalías, técnicas de clasificación, métodos estadísticos de aprendizaje automático, y estrategias de aprendizaje no supervisado para extraer significado de datos no etiquetados.

Los autores, con amplia experiencia en estadística y ciencia de datos, guían al lector a través de conceptos complejos de manera clara y práctica. Desde la importancia del análisis exploratorio hasta la aplicación de métodos avanzados de aprendizaje automático, este libro proporciona una valiosa brújula para navegar por el fascinante y complejo terreno donde se encuentran la estadística y la ciencia de datos.


Contenido:
Prefacio
1. Análisis exploratorio de datos
2. Distribuciones de datos y muestreo
3. Experimentos estadísticos y pruebas significativas
4. Regresión y pronóstico
5. Clasificación
6. Aprendizaje automático estadístico
7. Aprendizaje no supervisado


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