Statistik för datavetare och analytiker: Statistiskt tillvägagångssätt för datadrivet beslutsfattande med Python

Beskrivande statistik är ett kraftfullt verktyg för dataanalys, visualisering och inferens.

Python är ett populärt programmeringsspråk som erbjuder en rik uppsättning bibliotek och ramverk för statistiska beräkningar.

Tillsammans kan de hjälpa dig att lösa verkliga problem och fatta välgrundade beslut baserade på data.

Den här boken lär dig hur du använder Python för att implementera statistiska koncept och tekniker på ett praktiskt och effektivt sätt.

Du kommer också att lära dig hur du utför datavetenskap och analys för att generera insikter, mönster och trender. Den här boken introducerar grunderna i statistik, såsom deskriptiv och inferentiell statistik, ML, sannolikhetsfördelningar, hypotesprövning och konfidensintervall.

Det täcker även avancerade ämnen som regressionsanalys, linjär algebra, statistiska tester, tidsserier, överlevnad och korrelationsanalys.

Du kommer att lära dig hur du identifierar mönster, tolkar data och fattar datadrivna beslut.

Boken betonar praktiskt lärande med exempel, övningar och kodavsnitt med hjälp av populära Python-bibliotek som Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn och Scipy för att utföra olika statistiska uppgifter. I slutet av denna bok kommer du att ha en solid grund i statistik och Python-programmering.

Du kommer att kunna utforska, analysera och visualisera data med hjälp av Python.

Du kommer också att kunna utföra olika statistiska tester och tolka resultaten.Vad du kommer att lära dig Bemästra tekniker för datamanipulation, rensning och visualisering med hjälp av Python.

Tillämpa grundläggande statistiska metoder för att analysera verkliga datamängder.

Bygg och utvärdera statistiska modeller för regression, klassificering och klustring.

Tolka och kommunicera insikter från statistiska analyser effektivt.

Utforska avancerade statistiska tekniker som tidsserieanalys och överlevnadsanalys.Vem Denna Bok Är För Denna Bok Är Idealisk För Datavetare, ML-ingenjörer, Statistiker, Python-utövare, Forskare Och Alla Som Arbetar Med Data Och Statistik.