![[Đánh giá] Practical Statistics for Data Scientists (Peter Bruce) Tóm tắt.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2574441/c1a-085k3-0v4v695nf7n5-xykmy6.jpg)
Show Notes
Practical Statistics for Data Scientists (Peter Bruce)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/149207294X?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-analytics-for-beginners-a-practical-guide-to/id1255643144?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Statistics+for+Data+Scientists+Peter+Bruce+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Đọc thêm: https://vietnam.9natree.com/read/149207294X/
#Phântíchkhámphádữliệu #Lấymẫungẫunhiênvàbootstrap #Thiếtkếthínghiệmvàkiểmđịnh #Hồiquyvàđánhgiángoàimẫu #Phânloạivàhọckhônggiámsát #PracticalStatisticsforDataScientists
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python là sách hướng dẫn thống kê ứng dụng cho khoa học dữ liệu, do Peter Bruce, Andrew Bruce và Peter Gedeck biên soạn. Ấn bản thứ hai, xuất bản năm 2020 bởi O’Reilly, bổ sung các ví dụ toàn diện bằng Python bên cạnh R. Thay vì trình bày thống kê theo lối hàn lâm, cuốn sách chọn lọc hơn 50 khái niệm có ảnh hưởng trực tiếp đến cách nhà khoa học dữ liệu khám phá dữ liệu, thiết kế thử nghiệm, xây dựng mô hình và đánh giá kết quả. Mục tiêu chính là thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức thống kê cơ bản và những quyết định thực tế trong một dự án dữ liệu. Sách giải thích không chỉ cách dùng các công cụ như lấy mẫu, kiểm định, hồi quy, phân loại và phân cụm, mà còn khi nào chúng đáng tin, dễ bị lạm dụng ra sao, và tiêu chí nào thực sự quan trọng. Đây là một tài liệu nhập môn có tính tra cứu, phù hợp với người đã biết nền tảng R hoặc Python và muốn có trực giác thống kê vững hơn.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/149207294X?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-analytics-for-beginners-a-practical-guide-to/id1255643144?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Statistics+for+Data+Scientists+Peter+Bruce+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Đọc thêm: https://vietnam.9natree.com/read/149207294X/
#Phântíchkhámphádữliệu #Lấymẫungẫunhiênvàbootstrap #Thiếtkếthínghiệmvàkiểmđịnh #Hồiquyvàđánhgiángoàimẫu #Phânloạivàhọckhônggiámsát #PracticalStatisticsforDataScientists
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python là sách hướng dẫn thống kê ứng dụng cho khoa học dữ liệu, do Peter Bruce, Andrew Bruce và Peter Gedeck biên soạn. Ấn bản thứ hai, xuất bản năm 2020 bởi O’Reilly, bổ sung các ví dụ toàn diện bằng Python bên cạnh R. Thay vì trình bày thống kê theo lối hàn lâm, cuốn sách chọn lọc hơn 50 khái niệm có ảnh hưởng trực tiếp đến cách nhà khoa học dữ liệu khám phá dữ liệu, thiết kế thử nghiệm, xây dựng mô hình và đánh giá kết quả. Mục tiêu chính là thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức thống kê cơ bản và những quyết định thực tế trong một dự án dữ liệu. Sách giải thích không chỉ cách dùng các công cụ như lấy mẫu, kiểm định, hồi quy, phân loại và phân cụm, mà còn khi nào chúng đáng tin, dễ bị lạm dụng ra sao, và tiêu chí nào thực sự quan trọng. Đây là một tài liệu nhập môn có tính tra cứu, phù hợp với người đã biết nền tảng R hoặc Python và muốn có trực giác thống kê vững hơn.
