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 estadísticas básicas 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. Tomado de la contracubierta del libro.

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Alphaeditorial - Marcombo

Estadistica practica para ciencia de datos con r. Y. Python

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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.

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Ediciones Marcombo S.a.

"Si piensa llevar un solo libro a bordo, llévese éste" Pete Goss.  "Este libro deberían leerlo y releerlo todos los hombres y mujeres que navegan, bien sea para cruzar un océano o para realizar una pequeña navegación costera, vayan como patrones o como tripulantes." Sir Peter Blake.  Peter Bruce, en sus muchos años de navegación en la Royal Navy, vivió borrascas invernales extraordinariamente duras en medio del Atlántico a la altura de Terranova y Ciudad el Cabo, así como tifones en los mares del Japón y Baja California, cuando su barco fue forzado a adentrarse en el ojo del huracán.  Tras dejar la Royal Navy, continúa dedicando largos períodos de su vida al mar, ya sea en regata o recopilando información para sus guías náuticas desde su casa en Lymington.  Posee un buen cúmulo de trofeos obtenidos a bordo de sus propios barcos, y sus mejores resultados han sido siempre con las peores condiciones de mar y de viento.

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