Métodos estatísticos são uma parte crucial da ciência de dados; ainda assim, poucos cientistas de dados têm formação estatística. Os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam os tópicos sob a perspectiva da ciência de dados. Este guia prático explica como aplicar diversos métodos estatísticos em ciência de dados, ensina a evitar seu mau uso e aconselha sobre o que é importante e o que não é. Muitos recursos da ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de uma perspectiva estatística aprofundada. Se você está familiarizado com a linguagem de programação R e tem algum conhecimento estatístico, este guia fará a ponte de forma fácil e acessível. Com este livro, você aprenderá: - Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados - Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e resultar um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data - Como os princípios do design experimental resultam respostas definitivas - Como usar regressão para estimar resultados e detectar anomalias - Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence - Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os dados - Métodos de aprendizado não supervisionado para extração de significado de dados não rotulados.
Peso: | 0,48 kg |
Número de páginas: | 320 |
Ano de edição: | 2019 |
ISBN 10: | 855080603x |
ISBN 13: | 9788550806037 |
Altura: | 24 |
Largura: | 17 |
Comprimento: | 2 |
Edição: | 1 |
Idioma : | Português |
Tipo de produto : | Livro |
Assuntos : | Tecnologia da Informação |
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