BeschreibungStatistik ist ein mächtiges Werkzeug für Datenanalyse, Visualisierung und Schlussfolgerung.
Python ist eine beliebte Programmiersprache, die eine reichhaltige Auswahl an Bibliotheken und Frameworks für statistisches Rechnen bietet.
Gemeinsam können sie Ihnen helfen, reale Probleme zu lösen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
Dieses Buch lehrt Sie, wie Sie Python verwenden, um statistische Konzepte und Techniken auf praktische und effektive Weise zu implementieren.
Sie lernen auch, wie Sie Data Science und Analysen durchführen, um Erkenntnisse, Muster und Trends zu generieren. Dieses Buch führt in die Grundlagen der Statistik ein, wie z. B. deskriptive und inferentielle Statistik, ML, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und Konfidenzintervalle.
Es behandelt auch fortgeschrittene Themen wie Regressionsanalyse, Lineare Algebra, Statistische Tests, Zeitreihen, Überleben und Korrelationsanalyse.
Sie lernen, wie Sie Muster erkennen, Daten interpretieren und datengesteuerte Entscheidungen treffen.
Das Buch legt den Schwerpunkt auf praktisches Lernen mit Beispielen, Übungen und Code-Schnipseln, die beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn und Scipy verwenden, um verschiedene statistische Aufgaben durchzuführen. Am Ende dieses Buches werden Sie über ein solides Fundament in Statistik und Python-Programmierung verfügen.
Sie werden in der Lage sein, Daten mit Python zu erkunden, zu analysieren und zu visualisieren.
Sie werden auch in der Lage sein, verschiedene statistische Tests durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Was Sie lernen werden Beherrschen Sie Datenmanipulations-, Reinigungs- und Visualisierungstechniken mit Python.
Wenden Sie Kernstatistische Methoden zur Analyse von Datensätzen aus der realen Welt an.
Statistische Modelle für Regression, Klassifikation und Clustering erstellen und bewerten.
Einblicke aus statistischen Analysen effektiv interpretieren und kommunizieren.
Erkunden Sie Fortgeschrittene Statistische Techniken wie Zeitreihen- und Überlebenszeitanalyse. Für wen dieses Buch istDieses Buch ist ideal für Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, Statistiker, Python-Praktiker, Forscher und jeden, der mit Daten und Statistiken arbeitet.
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