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Statistics for Data Science and Analytics
《数据科学与分析统计学》 高清 PDF
作者：Peter C. Bruce (作者)、 Peter Gedeck (作者)、 Janet Dobbins (作者)
发行日期：2024 年 8 月 6 日
统计学入门教科书，重点关注预测、相关性和数据探索等数据科学主题。
《数据科学和分析统计学》是一本使用 Python 进行统计分析的综合指南，介绍了对数据科学有用的重要主题，例如预测、相关性和数据探索。作者介绍了统计科学和大数据，并概述了 Python 数据结构和操作。
书中介绍了一系列统计技术及其在 Python 中的实现，包括假设检验、概率、探索性数据分析、分类变量、调查和抽样、A/B 测试和相关性。本书介绍了二元分类（机器学习的基础元素）、通过将统计模型应用于保留数据来验证统计模型，以及通过易于理解的重采样和引导方法（而不是使用大量“厨房水槽”公式）进行概率和推理。书中将回归作为一种解释和预测工具来教授。
本书基于作者在 Statistics.com 设计和教授入门统计学和机器学习的经验。每章都包含实际示例、底层概念解释和 Python 代码片段，以帮助读者自己应用这些技术。
《数据科学与分析统计学》包含以下示例主题的信息：
整数、浮点数和字符串数据类型、数值运算、操作字符串、转换数据类型以及列表、字典和集合等高级数据结构
通过随机化、盲法和前后配对以及处理二进制数据时的比例和百分比进行实验设计
专用 Python 包，如 numpy、scipy、pandas、scikit-learn 和 statsmodels（数据科学的主力），以及如何从中获取最大价值
统计意义与实际意义、随机数生成器、代码重用函数以及二项式和正态概率分布
《数据科学与分析统计学》由数据科学讲师编写，是数据科学讲师为其课程开具必修统计入门课程的绝佳学习资源，也是寻求过渡到数据科学领域的其他学生和专业人士的绝佳学习资源。
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