Статистические методы являются ключевой частью науки о данных. Однако очень немногие аналитики данных обучены статистике должным образом, поскольку нет книг по статистике, написанных специально для аналитиков данных.С другой стороны, многие ресурсы, посвященные науке о данных, содержат статистические методы, но не раскрывают перспективы применения этих методов достаточно глубоко.Предлагаемая книга, написанная доступным языком, устраняет этот пробел. Если вы немного знакомы с языком программирования R и математической статистикой, то легко освоите материал и существенно повысите свой профессиональный уровеньВо второе издание включены примеры на языке Python, что расширяет практическое применение книги.Прочитав эту книгу, вы узнаете:Почему разведывательный анализ данных является ключевым предварительным шагом в науке о данныхКак случайная выборка может уменьшить смещение и привести к более высококачественному набору данных, даже в условиях больших данныхКак принципы планирования эксперимента помогают получить наиболее полные ответы на вопросыКак использовать регрессию для оценки результатов и выявления аномалийВы освоите:Ключевые методы классификации для предсказания, к какой категории относится записьСтатистические методы машинного обучения, которые “обучаются” на данныхМетоды обучения без учителя для извлечения информации из немаркированных данных