Умение писать код — это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы. В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python. На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных — от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез.
Являетесь ли вы специалистом data science, инженером-разработчиком или просто интересуетесь данными, вы быстро освоите такие популярные инструменты, как NumPy, SciPy и Pandas.
Познакомьтесь с функциями распределения, статистическими зависимостями между переменными, методами визуализации и многими другими концепциями. Кроме того, все главы книги доступны в виде Jupyter-блокнотов, позволяющих читать текст, запускать код и выполнять упражнения, не переключаясь между инструментами.
5 причин прочитать эту книгу:
Изучение сложных статистических концепций через код на Python без математических формул.
Практические методы исследования и визуализации данных, выявления взаимосвязей и тенденций, а также представления полученных результатов.
Анализ распределений данных и визуализация закономерностей с помощью библиотек языка Python.
Подробный разбор специализированных тем, таких как анализ временных рядов и анализ выживаемости.
Решение распространенных проблем анализа данных.
