![[समीक्षा] Practical Statistics for Data Scientists (Peter Bruce) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2551205/c1a-085k3-0v4pm85wi63z-ccbbdx.jpg)
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Practical Statistics for Data Scientists (Peter Bruce)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/149207294X?tag=9natreehindi-21
- 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
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/149207294X/
#एक्सप्लोरेटरीडेटाएनालिसिस #रैंडमसैंपलिंग #परम्यूटेशनपरीक्षण #रिग्रेशनऔरवर्गीकरण #क्रॉसवैलिडेशन #PracticalStatisticsforDataScientists
प्रैक्टिकल स्टैटिस्टिक्स फॉर डेटा साइंटिस्ट्स, पीटर ब्रूस, एंड्रू ब्रूस और पीटर गेडेक की व्यावहारिक संदर्भ-पुस्तक है. इसका दूसरा संस्करण आर और पाइथन, दोनों में उदाहरणों के माध्यम से डेटा साइंस के लिए जरूरी सांख्यिकीय अवधारणाओं को व्यवस्थित करता है. पुस्तक का उद्देश्य पारंपरिक सांख्यिकी पाठ्यक्रम का विस्तृत सैद्धांतिक विकल्प बनना नहीं है. इसके बजाय, यह बताती है कि वास्तविक डेटा के साथ काम करते समय कौन से सांख्यिकीय विचार उपयोगी हैं, उन्हें कब लागू करना चाहिए, और उनके गलत प्रयोग से कैसे बचना चाहिए. इसकी सामग्री डेटा की खोज और सारांश से शुरू होकर सैंपलिंग, प्रयोग, महत्व परीक्षण, रिग्रेशन, वर्गीकरण, सांख्यिकीय मशीन लर्निंग और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग तक जाती है. लेखक विशेष रूप से उस अंतर को भरते हैं जिसमें प्रोग्रामिंग जानने वाले डेटा पेशेवर मॉडल तो चला सकते हैं, लेकिन अनिश्चितता, पक्षपात, वैध तुलना और मॉडल आकलन के सांख्यिकीय आधार को पर्याप्त रूप से नहीं समझते. इसलिए यह पुस्तक सूत्रों के संग्रह के बजाय निर्णय लेने की सांख्यिकीय भाषा विकसित करने पर केंद्रित है.
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प्रैक्टिकल स्टैटिस्टिक्स फॉर डेटा साइंटिस्ट्स, पीटर ब्रूस, एंड्रू ब्रूस और पीटर गेडेक की व्यावहारिक संदर्भ-पुस्तक है. इसका दूसरा संस्करण आर और पाइथन, दोनों में उदाहरणों के माध्यम से डेटा साइंस के लिए जरूरी सांख्यिकीय अवधारणाओं को व्यवस्थित करता है. पुस्तक का उद्देश्य पारंपरिक सांख्यिकी पाठ्यक्रम का विस्तृत सैद्धांतिक विकल्प बनना नहीं है. इसके बजाय, यह बताती है कि वास्तविक डेटा के साथ काम करते समय कौन से सांख्यिकीय विचार उपयोगी हैं, उन्हें कब लागू करना चाहिए, और उनके गलत प्रयोग से कैसे बचना चाहिए. इसकी सामग्री डेटा की खोज और सारांश से शुरू होकर सैंपलिंग, प्रयोग, महत्व परीक्षण, रिग्रेशन, वर्गीकरण, सांख्यिकीय मशीन लर्निंग और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग तक जाती है. लेखक विशेष रूप से उस अंतर को भरते हैं जिसमें प्रोग्रामिंग जानने वाले डेटा पेशेवर मॉडल तो चला सकते हैं, लेकिन अनिश्चितता, पक्षपात, वैध तुलना और मॉडल आकलन के सांख्यिकीय आधार को पर्याप्त रूप से नहीं समझते. इसलिए यह पुस्तक सूत्रों के संग्रह के बजाय निर्णय लेने की सांख्यिकीय भाषा विकसित करने पर केंद्रित है.
