Métodos estatísticos são uma parte crucial da ciência de dados; ainda assim, poucos cientistas de dados têm formação estatística. Os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam os tópicos sob a perspectiva da ciência de dados. Este g uia prático explica como aplicar diversos métodos estatísticos em ciência de dados, ensina a evitar seu mau uso e aconselha sobre o que é importante e o que não é. Muitos recursos da ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de u ma perspectiva estatística aprofundada. Se você está familiarizado com a linguagem de programação R e tem algum conhecimento estatístico, este guia fará a ponte de forma fácil e acessível. Com este livro, você aprenderá: - Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados - Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e resultar um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data - Como os princípios do design experimental resultam resp ostas definitivas - Como usar regressão para estimar resultados e detectar anomalias - Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence - Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os d ados - Métodos de aprendizado não supervisionado para extração de significado de dados não rotulados.

Autor	PETER, BRUCE
Editora	EDITORA ALTA BOOKS
ISBN	855080603X
EAN	9788550806037
Categoria	Computação e Informática / Geral
Assunto	Bancos de Dados / Geral
Páginas	392
Número da Edição	1
Ano da Edição	2019