Sistem Informasi S1

Practical statistics for data scientists

---

Metode statistik adalah bagian penting dari ilmu data, namun sangat sedikit ilmuwan data yang memiliki pelatihan statistik formal. Kursus dan buku tentang statistik dasar jarang membahas topik dari perspektif ilmu data. Panduan praktis ini menjelaskan cara menerapkan berbagai metode statistik pada ilmu data, memberi tahu Anda cara menghindari penyalahgunaannya, dan memberi Anda saran tentang apa yang penting dan apa yang tidak.

Banyak sumber daya ilmu data menggabungkan metode statistik tetapi tidak memiliki perspektif statistik yang lebih dalam. Jika Anda terbiasa dengan bahasa pemrograman R, dan memiliki beberapa paparan statistik, referensi cepat ini menjembatani kesenjangan dalam format yang dapat diakses dan dibaca.

Dengan buku ini, Anda akan belajar:

Mengapa analisis data eksplorasi merupakan langkah awal utama dalam ilmu data?
Bagaimana pengambilan sampel acak dapat mengurangi bias dan menghasilkan kumpulan data berkualitas lebih tinggi, bahkan dengan data besar
Bagaimana prinsip-prinsip desain eksperimental menghasilkan jawaban pasti atas pertanyaan
Cara menggunakan regresi untuk memperkirakan hasil dan mendeteksi anomali
Teknik klasifikasi kunci untuk memprediksi kategori mana yang termasuk dalam catatan
Metode pembelajaran mesin statistik yang "belajar" dari data
Metode pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengekstraksi makna dari data yang tidak berlabel

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

005.36 PET p

Penerbit

United States of Amerika : Oreilly., 2017

Deskripsi Fisik

561 hlm

Bahasa

English

ISBN/ISSN

978-1-491-95296-2

Klasifikasi

005.36

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

561 hlm

Pernyataan Tanggungjawab

Peter Bruce

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar