Estatística prática para cientistas de dados: +50 conceitos essenciais usando R e Python

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 produzir um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data • Como os princípios do design experimental geram respostas definitivas • Como usar a 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 dados • Métodos de aprendizado não supervisionado para a extração de significado de dados não rotulados