![[समीक्षा] Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (Peter Bruce) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2550324/c1a-085k3-34376n4ws7dm-ljquca.jpg)
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Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (Peter Bruce)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1491952962?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists%3A-50-Essential-Concepts-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+50+Essential+Concepts+Peter+Bruce+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1491952962/
#एक्सप्लोरेटरीडेटाएनालिसिस #रैंडमसैंपलिंग #एऔरबीपरीक्षण #रेखीयप्रतिगमन #अनसुपरवाइज्डलर्निंग #PracticalStatisticsforDataScientists
प्रैक्टिकल स्टैटिस्टिक्स फॉर डेटा साइंटिस्ट्स: फिफ्टी एसेंशियल कॉन्सेप्ट्स, पीटर ब्रूस और एंड्रू ब्रूस की डेटा साइंस के लिए लिखी गई व्यावहारिक सांख्यिकी मार्गदर्शिका है. इसका उद्देश्य पारंपरिक सांख्यिकी के सूत्रों को दोहराना नहीं, बल्कि यह स्पष्ट करना है कि वास्तविक डेटा के साथ काम करते समय कौन सी सांख्यिकीय अवधारणाएं उपयोगी हैं, उनका सही प्रयोग कैसे किया जाए, और किन प्रचलित तरीकों के निष्कर्ष भ्रामक हो सकते हैं. पुस्तक का ढांचा डेटा की प्रारंभिक जांच से शुरू होकर सैंपलिंग, प्रयोग, महत्व परीक्षण, प्रतिगमन, वर्गीकरण, मशीन लर्निंग और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग तक बढ़ता है. इसका मूल दृष्टिकोण निर्णय-केंद्रित है. किसी तकनीक को केवल चलाना पर्याप्त नहीं है, डेटा कैसे जुटाया गया, अनिश्चितता कितनी है, मॉडल किस प्रश्न का उत्तर दे रहा है, और परिणाम की व्याख्या किन सीमाओं में होनी चाहिए, ये प्रश्न बराबर महत्वपूर्ण हैं. यह पुस्तक उन पाठकों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिन्हें प्रोग्रामिंग और बुनियादी सांख्यिकी का कुछ परिचय है, पर डेटा साइंस के संदर्भ में सांख्यिकीय विवेक विकसित करना है.
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