BOOKS - Statistics for Data Science and Analytics
Statistics for Data Science and Analytics - Peter C. Bruce, Peter Gedeck, Janet Dobbins 2025 PDF | EPUB Wiley BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
53612

Telegram
 
Statistics for Data Science and Analytics
Author: Peter C. Bruce, Peter Gedeck, Janet Dobbins
Year: 2025
Pages: 366
Format: PDF | EPUB
File size: 30.7 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Statistics for Data Science and Analytics: Understanding Technology Evolution for Human Survival In today's world, technology plays a vital role in shaping our lives, and its evolution is crucial for human survival and the unification of people. With the rapid advancement of technology, it is essential to understand the process of technological development and its impact on society. Statistics for Data Science and Analytics is an introductory statistics textbook that provides a comprehensive guide to statistical analysis using Python, focusing on topics relevant to data science such as prediction, correlation, and data exploration. The book offers an overview of statistical techniques and their implementation in Python, making it an indispensable resource for anyone looking to gain a deeper understanding of statistical methods and their practical applications. The Need for Statistical Analysis in Data Science Data science is a field that combines mathematical and computational techniques to extract insights from large datasets. As the amount of data generated daily continues to increase, the demand for skilled data scientists who can analyze and interpret these data has risen significantly. Statistical analysis forms the foundation of data science, and understanding statistical concepts is essential for anyone looking to work in this field. Statistics for Data Science and Analytics provides a thorough introduction to statistical science and big data, laying the groundwork for further study in data science.
Статистика для науки о данных и аналитики: Понимание эволюции технологий для выживания человека В современном мире технологии играют жизненно важную роль в формировании нашей жизни, и их эволюция имеет решающее значение для выживания человека и объединения людей. С быстрым развитием технологий важно понимать процесс технологического развития и его влияние на общество. Statistics for Data Science and Analytics - вводный учебник по статистике, предоставляющий всестороннее руководство по статистическому анализу с использованием Python, фокусирующееся на темах, имеющих отношение к науке о данных, таких как прогнозирование, корреляция и исследование данных. Книга предлагает обзор статистических методов и их реализации на Python, что делает его незаменимым ресурсом для тех, кто хочет получить более глубокое понимание статистических методов и их практического применения. Потребность в статистическом анализе в науке о данных Наука о данных - это область, которая объединяет математические и вычислительные методы для извлечения информации из больших наборов данных. Поскольку объем ежедневно генерируемых данных продолжает увеличиваться, спрос на квалифицированных специалистов по данным, которые могут анализировать и интерпретировать эти данные, значительно возрос. Статистический анализ формирует основу науки о данных, и понимание статистических концепций имеет важное значение для всех, кто хочет работать в этой области. Statistics for Data Science and Analytics предоставляет подробное введение в статистическую науку и большие данные, закладывая основу для дальнейшего изучения науки о данных.
Statistiques pour la science des données et l'analyse : Comprendre l'évolution des technologies pour la survie humaine Dans le monde d'aujourd'hui, les technologies jouent un rôle essentiel dans la formation de nos vies et leur évolution est essentielle à la survie humaine et à l'unification des êtres humains. Avec le développement rapide de la technologie, il est important de comprendre le processus de développement technologique et son impact sur la société. Statistics for Data Science and Analytics est un manuel d'introduction à la statistique qui fournit des conseils complets sur l'analyse statistique à l'aide de Python, en se concentrant sur des sujets pertinents pour la science des données, tels que la prévision, la corrélation et la recherche de données. livre offre un aperçu des méthodes statistiques et de leur mise en œuvre sur Python, ce qui en fait une ressource indispensable pour ceux qui souhaitent mieux comprendre les méthodes statistiques et leurs applications pratiques. besoin d'analyse statistique en science des données La science des données est un domaine qui combine des méthodes mathématiques et informatiques pour extraire des informations de grands ensembles de données. Alors que le volume de données générées quotidiennement continue d'augmenter, la demande de professionnels des données qualifiés capables d'analyser et d'interpréter ces données a considérablement augmenté. L'analyse statistique constitue la base de la science des données et la compréhension des concepts statistiques est essentielle pour tous ceux qui veulent travailler dans ce domaine. Statistics for Data Science and Analytics fournit une introduction détaillée à la science statistique et aux données volumineuses, jetant les bases d'une étude plus approfondie de la science des données.
Estadísticas para la Ciencia de Datos y Análisis: Comprender la evolución de la tecnología para la supervivencia humana En el mundo actual, la tecnología juega un papel vital en la formación de nuestras vidas y su evolución es crucial para la supervivencia humana y la unión de las personas. Con el rápido desarrollo de la tecnología, es importante comprender el proceso de desarrollo tecnológico y su impacto en la sociedad. Statistics for Data Science and Analytics es un tutorial introductorio de estadística que proporciona una guía completa de análisis estadístico usando Python, enfocándose en temas relevantes para la ciencia de datos, como predicción, correlación e investigación de datos. libro ofrece una visión general de los métodos estadísticos y su implementación en Python, lo que lo convierte en un recurso indispensable para aquellos que desean obtener una mayor comprensión de los métodos estadísticos y su aplicación práctica. Necesidad de análisis estadístico en ciencia de datos La ciencia de datos es un campo que combina técnicas matemáticas y computacionales para extraer información de grandes conjuntos de datos. A medida que el volumen de datos generados diariamente continúa aumentando, la demanda de profesionales cualificados en datos que puedan analizar e interpretar estos datos ha aumentado considerablemente. análisis estadístico forma la base de la ciencia de los datos y la comprensión de los conceptos estadísticos es esencial para cualquier persona que quiera trabajar en este campo. Statistics for Data Science and Analytics proporciona una introducción detallada a la ciencia estadística y el big data, sentando las bases para un mayor estudio de la ciencia de datos.
Statistiche per la scienza dei dati e gli analisti: Comprendere l'evoluzione della tecnologia per la sopravvivenza umana Nel mondo moderno, la tecnologia svolge un ruolo vitale nella formazione delle nostre vite, e la loro evoluzione è fondamentale per la sopravvivenza umana e l'unione delle persone. Con il rapido sviluppo della tecnologia, è importante comprendere il processo di sviluppo tecnologico e il suo impatto sulla società. Statistics for Data Science and Analytics è un manuale introduttivo di statistica che fornisce una guida completa all'analisi statistica basata su Python, focalizzata su temi che riguardano la scienza dei dati, come la previsione, la correlazione e la ricerca dei dati. Il libro offre una panoramica dei metodi statistici e la loro implementazione su Python, che lo rende una risorsa indispensabile per coloro che vogliono una maggiore comprensione dei metodi statistici e della loro applicazione pratica. Necessità di analisi statistiche in scienze dei dati Scienza dei dati è un campo che unisce le tecniche matematiche e informatiche per estrarre informazioni da grandi set di dati. Poiché i dati generati quotidianamente continuano ad aumentare, la domanda di personale qualificato in base ai dati in grado di analizzare e interpretare tali dati è aumentata notevolmente. L'analisi statistica costituisce la base della scienza dei dati e comprendere i concetti statistici è essenziale per tutti coloro che vogliono lavorare in questo campo. Statistics for Data Science and Analytics fornisce un'introduzione dettagliata alla scienza statistica e ai big data, ponendo le basi per ulteriori studi sulla scienza dei dati.
Statistik für Data Science und Analytik: Die Evolution der Technologie für das menschliche Überleben verstehen In der heutigen Welt spielen Technologien eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung unseres bens, und ihre Evolution ist entscheidend für das menschliche Überleben und die Vereinigung der Menschen. Mit der rasanten Entwicklung der Technologie ist es wichtig, den Prozess der technologischen Entwicklung und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft zu verstehen. Statistics for Data Science and Analytics ist ein einführendes Statistiklehrbuch, das eine umfassende Anleitung zur statistischen Analyse mit Python bietet und sich auf datenwissenschaftlich relevante Themen wie Vorhersage, Korrelation und Datenforschung konzentriert. Das Buch bietet einen Überblick über statistische Methoden und ihre Implementierung in Python und ist damit eine unverzichtbare Ressource für diejenigen, die ein tieferes Verständnis statistischer Methoden und ihrer praktischen Anwendung erlangen möchten. Der Bedarf an statistischer Analyse in Data Science Data Science ist ein Bereich, der mathematische und rechnerische Methoden kombiniert, um Informationen aus großen Datensätzen zu extrahieren. Da die Menge der täglich generierten Daten weiter zunimmt, ist die Nachfrage nach qualifizierten Datenspezialisten, die diese Daten analysieren und interpretieren können, deutlich gestiegen. Statistische Analysen bilden die Grundlage der Datenwissenschaft, und das Verständnis statistischer Konzepte ist für jeden, der in diesem Bereich arbeiten möchte, unerlässlich. Statistics for Data Science and Analytics bietet eine detaillierte Einführung in die statistische Wissenschaft und Big Data und legt damit den Grundstein für die weitere Erforschung der Datenwissenschaft.
Statystyki dotyczące danych naukowych i analitycznych: Zrozumienie ewolucji technologii dla ludzkiego przetrwania W dzisiejszym świecie technologia odgrywa istotną rolę w kształtowaniu naszego życia, a jej ewolucja jest kluczowa dla ludzkiego przetrwania i łączenia ludzi. Wraz z szybkim rozwojem technologii ważne jest zrozumienie procesu rozwoju technologicznego i jego wpływu na społeczeństwo. Statystyki dla Data Science and Analytics to podręcznik statystyk wprowadzających zawierający kompleksowy przewodnik po analizie statystycznej za pomocą Pythona, skupiający się na tematach istotnych dla nauki o danych, takich jak prognoza, korelacja i badanie danych. Książka oferuje przegląd metod statystycznych i ich wdrażania w Pythonie, co czyni go niezbędnym zasobem dla tych, którzy chcą uzyskać głębsze zrozumienie metod statystycznych i ich praktycznego stosowania. Potrzeba analizy statystycznej w Data Science Nauka danych jest dziedziną integrującą metody matematyczne i obliczeniowe w celu pozyskiwania informacji z dużych zbiorów danych. Wraz ze wzrostem ilości generowanych codziennych danych zapotrzebowanie na wykwalifikowanych naukowców, którzy mogą analizować i interpretować te dane, znacznie wzrosło. Analiza statystyczna stanowi podstawę danych naukowych, a zrozumienie pojęć statystycznych jest niezbędne dla każdego, kto chce pracować w tej dziedzinie. Statystyki dla Data Science i Analytics zapewniają szczegółowe wprowadzenie do statystyki i dużych danych, kładąc podwaliny dla dalszych badań danych naukowych.
''
Veri bilimi ve analitiği için istatistikler: Insan hayatta kalması için teknolojinin evrimini anlama Günümüz dünyasında, teknoloji hayatımızı şekillendirmede hayati bir rol oynamaktadır ve evrimi insanın hayatta kalması ve insanları bir araya getirmesi için kritik öneme sahiptir. Teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, teknolojik gelişme sürecini ve toplum üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Data Science and Analytics için İstatistik, Python kullanarak istatistiksel analiz için kapsamlı bir rehber sunan, tahmin, korelasyon ve veri keşfi gibi veri bilimi ile ilgili konulara odaklanan bir giriş istatistik ders kitabıdır. Kitap, istatistiksel yöntemlere ve Python'daki uygulamalarına genel bir bakış sunarak, istatistiksel yöntemler ve pratik uygulamaları hakkında daha derin bir anlayış kazanmak isteyenler için vazgeçilmez bir kaynaktır. Veri Biliminde İstatistiksel Analiz İhtiyacı Veri bilimi, büyük veri kümelerinden bilgi çıkarmak için matematiksel ve hesaplamalı yöntemleri birleştiren bir alandır. Üretilen günlük veri hacmi artmaya devam ettikçe, bu verileri analiz edebilen ve yorumlayabilen yetenekli veri bilimcilerine olan talep önemli ölçüde artmıştır. İstatistiksel analiz, veri biliminin temelini oluşturur ve istatistiksel kavramları anlamak, alanda çalışmak isteyen herkes için gereklidir. Veri Bilimi ve Analitiği İstatistikleri, istatistik bilimine ve büyük verilere ayrıntılı bir giriş sağlar ve veri biliminin daha fazla incelenmesi için zemin hazırlar.
إحصاءات لعلوم وتحليلات البيانات: فهم تطور التكنولوجيا من أجل بقاء الإنسان في عالم اليوم، تلعب التكنولوجيا دورًا حيويًا في تشكيل حياتنا، وتطورها أمر بالغ الأهمية لبقاء الإنسان والجمع بين الناس. مع التطور السريع للتكنولوجيا، من المهم فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على المجتمع. إحصاءات علم البيانات والتحليلات هو كتاب دراسي تمهيدي للإحصاءات يقدم دليلًا شاملاً للتحليل الإحصائي باستخدام Python، مع التركيز على الموضوعات ذات الصلة بعلوم البيانات مثل التنبؤ والارتباط واستكشاف البيانات. يقدم الكتاب لمحة عامة عن الأساليب الإحصائية وتنفيذها في بايثون، مما يجعله موردًا لا غنى عنه لأولئك الذين يريدون اكتساب فهم أعمق للأساليب الإحصائية وتطبيقها العملي. الحاجة إلى التحليل الإحصائي في علم البيانات علم البيانات هو مجال يدمج الأساليب الرياضية والحسابية لاستخراج المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة. مع استمرار زيادة حجم البيانات اليومية المتولدة، زاد الطلب على علماء البيانات المهرة الذين يمكنهم تحليل وتفسير هذه البيانات بشكل كبير. يشكل التحليل الإحصائي أساس علم البيانات، وفهم المفاهيم الإحصائية أمر ضروري لأي شخص يريد العمل في هذا المجال. تقدم إحصاءات علوم وتحليلات البيانات مقدمة مفصلة للعلوم الإحصائية والبيانات الضخمة، مما يضع الأساس لمزيد من الدراسة لعلوم البيانات.
數據科學與分析統計:了解人類生存技術的演變在當今世界,技術在塑造我們的生活中發揮著至關重要的作用,其演變對於人類生存和人類團結至關重要。隨著技術的迅速發展,了解技術發展的過程及其對社會的影響至關重要。數據科學與分析統計學是一本入門統計教科書,提供了使用Python進行統計分析的綜合指南,重點是與數據科學相關的主題,例如預測,相關性和數據研究。該書概述了統計方法及其在Python上的實現,使其成為那些希望更好地了解統計方法及其實際應用的人們不可或缺的資源。數據科學對統計分析的需求數據科學是一個結合數學和計算技術從大型數據集中提取信息的領域。由於每天生成的數據繼續增加,對能夠分析和解釋這些數據的合格數據專業人員的需求大幅度增加。統計分析構成了數據科學的基礎,對統計概念的理解對於任何希望在該領域工作的人都至關重要。數據科學與分析統計學提供了統計科學和大數據的詳細介紹,為進一步研究數據科學奠定了基礎。

You may also be interested in:

Data Science from Scratch Want to become a Data Scientist? This guide for beginners will walk you through the world of Data Science, Big Data, Machine Learning and Deep Learning
Data Science and Risk Analytics in Finance and Insurance (Chapman and Hall CRC Financial Mathematics Series)
Advanced Data Analytics with AWS: Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources (English Edition)
Modern Data Analytics in Excel Using Power Query, Power Pivot, and More for Enhanced Data Analytics
Modern Data Analytics in Excel Using Power Query, Power Pivot, and More for Enhanced Data Analytics
Modern Data Analytics in Excel: Using Power Query, Power Pivot, and More for Enhanced Data Analytics
Data Analytics in the AWS Cloud: Building a Data Platform for BI and Predictive Analytics on AWS
Big Data and Analytics The key concepts and practical applications of Big Data analytics
Big Data and Analytics The key concepts and practical applications of Big Data analytics
Hands-On Data Preprocessing in Python: Learn how to effectively prepare data for successful data analytics
Python for Data Analytics A Beginners Guide for Learning Python Data Analytics from A-Z
Augmented Analytics: Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (Final Release)
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (Final Release)
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (3rd Early Release)
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (3rd Early Release)
Augmented Analytics Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (3rd Early Release)
Data Mining and Analytics in Healthcare Management: Applications and Tools (International Series in Operations Research and Management Science, 341)
Natural Language Processing in the Real World: Text Processing, Analytics, and Classification (Chapman and Hall CRC Data Science Series)
Applications of Emerging Technologies and AI ML Algorithms: International Conference on Data Analytics in Public Procurement and Supply Chain (ICDAPS2022) (Asset Analytics)
Statistics 101 From Data Analysis and Predictive Modeling to Measuring Distribution and Determining Probability, Your Essential Guide to Statistics (Adams 101)
Big Data Governance Modern Data Management Principles for Hadoop, NoSQL & Big Data Analytics
JMP Start Statistics A Guide to Statistics and Data Analysis Using JMP, 6th Edition
Intro to Python for Computer Science and Data Science Learning to Program with AI, Big Data and The Cloud, Global Edition
The Decision Maker|s Handbook to Data Science AI and Data Science for Non-Technical Executives, Managers, and Founders, 3rd Edition
The Decision Maker|s Handbook to Data Science AI and Data Science for Non-Technical Executives, Managers, and Founders, 3rd Edition
Learn Data Science Fundamentals A Beginner|s Guide To Data Science Programs, Analysis And Visualization
Big Data and Social Science Data Science Methods and Tools for Research and Practice, 2nd Edition
Ultimate Data Science Programming in Python Master data science libraries with 300+ programs, 2 projects, and EDA GUI tools
Ultimate Data Science Programming in Python Master data science libraries with 300+ programs, 2 projects, and EDA GUI tools
Data Analytics and Machine Learning: Navigating the Big Data Landscape (Studies in Big Data, 145)
Intro to Python for Computer Science and Data Science Learning to Program with AI, Big Data and The Cloud
Data Analytics and AI (Data Analytics Applications)
Business Analytics and Statistics
Statistics, Data Mining and Machine Learning in Astronomy A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data, Updated Ed
Big Data Management Data Governance Principles for Big Data Analytics, 1st Edition
Systems for Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence Systems for Decision Support, 11th Edition, Global Edition
Data Science A Comprehensive Beginners Guide to Learn the Realms of Data Science
Data Science A Comprehensive Beginner’s Guide to Learn About the Realms of Data Science from A-Z
Data Science: A First Introduction (Chapman and Hall CRC Data Science Series)