Estatísticas Práticas para Cientistas de Dados, 2ª Edição

Os métodos estatísticos são uma parte fundamental da ciência dos dados, mas poucos cientistas de dados têm formação formal em estatística. Os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam o tema numa perspetiva de ciência de dados. A segunda edição deste guia popular acrescenta exemplos abrangentes em Python, fornece orientações práticas sobre a aplicação de métodos estatísticos à ciência dos dados, diz-te como evitar a sua utilização indevida e dá-te conselhos sobre o que é importante e o que não é.

Muitos recursos de ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de uma perspetiva estatística mais profunda. Se estiveres familiarizado com as linguagens de programação R ou Python e tiveres alguma exposição à estatística, esta referência rápida preenche a lacuna num formato acessível e legível.

Com este livro, aprenderás:

• Porque é que a análise exploratória de dados é um passo preliminar fundamental na ciência dos dados
• Como é que a amostragem aleatória pode reduzir o enviesamento e produzir um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo com grandes volumes de dados
• Como é que os princípios da conceção experimental produzem respostas definitivas às perguntas
• Como utilizar a regressão para estimar resultados e detetar anomalias
• Principais técnicas de classificação para prever a que categorias pertence um registo
• Métodos estatísticos de aprendizagem automática que "aprendem" com os dados
• Métodos de aprendizagem não supervisionada para extrair significado de dados não rotulados