Статистика для специалистов по данным и аналитиков: Статистический подход к принятию решений на основе данных с использованием Python

Описаниестатистика — это мощный инструмент для анализа, визуализации и выводов по данным.

Python — популярный язык программирования, предлагающий богатый набор библиотек и фреймворков для статистических вычислений.

Вместе они могут помочь вам решить реальные проблемы и принимать обоснованные решения на основе данных.

Эта книга научит вас, как использовать Python для практической и эффективной реализации статистических концепций и методов.

Вы также узнаете, как выполнять науку о данных и анализ для получения ценных сведений, выявления закономерностей и тенденций. Эта книга знакомит с основами статистики, такими как описательная и inferential статистика, машинное обучение, вероятностные распределения, проверка гипотез и доверительные интервалы.

Он также охватывает продвинутые темы, такие как регрессионный анализ, линейная алгебра, статистические тесты, временные ряды, анализ выживаемости и корреляционный анализ.

Вы научитесь распознавать закономерности, интерпретировать данные и принимать решения на основе данных.

Книга делает акцент на практическом обучении с примерами, упражнениями и фрагментами кода, используя популярные библиотеки Python, такие как Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и Scipy, для выполнения различных статистических задач. К концу этой книги у вас будет прочная основа в статистике и программировании на Python.

Вы сможете исследовать, анализировать и визуализировать данные с помощью Python.

Вы также сможете выполнять различные статистические тесты и интерпретировать результаты. Чему вы научитесь Освоить методы манипулирования, очистки и визуализации данных с использованием Python.

Применяйте основные статистические методы для анализа реальных наборов данных.

Построение и оценка статистических моделей для регрессии, классификации и кластеризации.

Эффективно интерпретировать и доносить выводы, полученные из статистических анализов.

Изучите продвинутые статистические методы, такие как временные ряды и анализ выживаемости. Для кого эта книга Эта книга идеально подходит для специалистов по данным, инженеров машинного обучения, статистиков, практиков Python, исследователей и всех, кто работает с данными и статистикой.