【经典书】《数据科学家统计学实战》，409页pdf

本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式，引出统计学中与数据科学相关的关键概念；解释各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度，并给出原因。

统计方法是数据科学的关键部分，但很少有数据科学家有任何正式的统计培训。关于基本统计的课程和书籍很少从数据科学的角度涵盖这个主题。这本实用指南解释了如何将各种统计方法应用到数据科学中，告诉你如何避免它们被误用，并就什么是重要的、什么是不重要的给出建议。

许多数据科学资源包含了统计方法，但缺乏更深层次的统计视角。如果您熟悉R编程语言，并且对统计学有一定的了解，那么本文的快速引用将以一种可访问、可读的格式填补空白。

通过这本书，你会学到:

• 为什么探索性数据分析是数据科学的一个关键的初步步骤

• 随机抽样如何在大数据的情况下减少偏差并产生更高质量的数据集

• 实验设计的原则如何为问题提供明确的答案

• 如何使用回归估计结果和检测异常

• 用于预测记录所属类别的关键分类技术

• 从数据中“学习”的统计机器学习方法

• 从无标记数据中提取意义的无监督学习方法

https://www.oreilly.com/library/view/practical-statistics-for/9781491952955/

https://math2510.coltongrainger.com/books/2017-bruce-and-bruce-pratical-statistics-for-data-scientists.pdf

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