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Um Data Science zu erlernen, benötigen Sie auch solide Grundlagen in Mathematik. Und Statistik ist eine dieser wesentlichen mathematischen Fähigkeiten für die Datenwissenschaft. 

Das Erlernen von Statistiken kann jedoch einschüchternd sein, insbesondere wenn Sie eine Fachrichtung haben, die nicht Mathematik oder Informatik ist. Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, haben wir eine Liste kostenloser Bücher zusammengestellt, die Statistiken für die Datenwissenschaft zugänglich machen.

Die meisten dieser Bücher beschäftigen sich praxisorientiert mit Statistikkonzepten, was Sie benötigen, um als Datenwissenschaftler Statistiken effektiv nutzen zu können. Schauen wir uns also diese Statistikbücher an.

Das  Einführende Statistik Das Buch ist eine leicht verständliche Einführung in die Statistik, die das abdeckt, was ein semesterlanger Statistik-Einführungskurs an Hochschulen normalerweise abdeckt. 

Dieses Buch, das kostenlos auf OpenStax verfügbar ist und von einem Team beitragender Fachautoren geschrieben wurde, verfolgt bei der Statistik einen anwendungsorientierten Ansatz und nicht einen theorieorientierten Ansatz und enthält Beispiele in Übungen für jedes Thema. 

Dieses Buch wird Ihnen helfen, Folgendes zu lernen:

• Probenahme und Daten 
• Beschreibende Statistik 
• Themen in Wahrscheinlichkeit und Zufallsvariablen 
• Normalverteilung 
• Der zentrale Grenzwertsatz 
• Vertrauensintervalle 
• Hypothesentest 
• Die Chi-Quadrat-Verteilung
• Lineare Regression und Korrelation 
• F-Verteilung und einfache ANOVA

Link: Einführung in die Statistik 2e

Einführung in die moderne Statistik ist ein kostenloses Online-Lehrbuch aus dem OpenIntro-Projekt und wurde von den Autoren Mine Çetinkaya-Rundel und Johanna Hardin geschrieben.

Wenn Sie statistische Grundlagen für eine effektive Datenanalyse erlernen möchten, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie. Der Inhalt dieses Buches ist wie folgt:

• Einführung in Daten 
• Explorative Datenanalyse 
• Regressionsmodellierung 
• Grundlagen der Schlussfolgerung 
• Statistische Inferenz 
• Inferenzielle Modellierung

Link: Einführung in die moderne Statistik

Denken Sie an Statistiken von Allen B. Downey hilft Ihnen beim Erlernen und Üben von Statistikkonzepten mit Python. 

So können Sie Ihre Python-Kenntnisse anwenden, um Statistiken und Wahrscheinlichkeitskonzepte für die effektive Arbeit mit Daten zu erlernen. Während Sie das Buch durcharbeiten, können Sie kurze Python-Programme schreiben und mit echten Datensätzen üben, um Ihr Verständnis für Statistikkonzepte zu vertiefen.

Die behandelten Themen sind wie folgt:

• Explorative Datenanalyse 
• Vertrieb 
• Wahrscheinlichkeitsmassenfunktionen 
• Kumulative Verteilungsfunktionen 
• Modellierung von Verteilungen 
• Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen 
• Beziehungen zwischen Variablen 
• Schätzung 
• Hypothesentest 
• Lineare kleinste Quadrate 
• Regression 
• Überlebensanalyse 
• Analytische Methoden

Link: Think Stats 2e

Computergestütztes und schlussfolgerndes Denken: Die Grundlagen der Datenwissenschaft von Ani Adhikari, John DeNero und David Wagner wird Ihnen dabei helfen, statistische Grundlagen für die Datenwissenschaft zu erlernen. 

Dieses Buch wurde als Begleitbuch zum entwickelt Daten 8: Grundlagen der Datenwissenschaft Kurs angeboten an der UC Berkeley. Zu den in diesem Buch behandelten Themen gehören:

• Einführung in die Datenwissenschaft 
• Programmieren in Python 
• Datentypen, Sequenzen und Tabellen
• Visualisierung
• Funktionen und Tabellen
• Zufälligkeit 
• Stichprobenziehung und empirische Verteilung 
• Hypothesentest 
• Schätzung 
• Regression 
• Klassifikation

Link: Computergestütztes und schlussfolgerndes Denken: Die Grundlagen der Datenwissenschaft

Probabilistische Programmierung und Bayesianische Methoden für Hacker or Bayesian Methods for Hackers ist ein beliebtes Buch über Bayesian-Methoden in der Statistik.

„Bayesianische Methoden für Hacker“: Eine Einführung in Bayesianische Methoden + probabilistische Programmierung mit einem Gesichtspunkt, bei dem Berechnung/Verstehen an erster Stelle und Mathematik an zweiter Stelle steht. Alles in reinem Python 😉 

- Quelle

Während Sie das verwenden, werden Sie mit der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Bayes'schen Folgerung vertraut PyMC-Paket. Der Inhalt dieses Buches ist wie folgt:

• Einführung in Bayes'sche Methoden
• Die PyMC-Bibliothek
• Markov-Kette Monte Carlo
• Das Gesetz der großen Zahlen
• Verlustfunktionen
• Vorrang

Link: Probabilistische Programmierung und Bayesianische Methoden für Hacker

Ich hoffe, Sie fanden diese Zusammenfassung kostenloser Statistikbücher hilfreich. Die Mischung aus Theorie und praktischer Praxis soll Ihnen dabei helfen, Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu treffen, wenn Sie mit großen Datensätzen aus der realen Welt arbeiten.

Wenn Sie lieber kostenlose Kurse absolvieren oder Ihre Lektüre durch Kurse ergänzen möchten, schauen Sie hier vorbei 5 kostenlose Kurse zum Master in Statistik für Data Science.
 
 

Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Community zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/5-free-books-to-master-statistics-for-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-books-to-master-statistics-for-data-science