Kuvan toimittaja
Datatieteen oppimiseen tarvitaan myös vankka matematiikan perusta. Ja tilastot ovat yksi niistä olennaisista matemaattisista taidoista datatieteen kannalta.
Tilastojen oppiminen voi kuitenkin olla pelottavaa, varsinkin jos olet erikoisalalta, joka ei ole matematiikka tai tietojenkäsittelytiede. Jotta pääset alkuun, olemme koonneet luettelon ilmaisista kirjoista, joiden avulla datatieteen tilastot ovat käytettävissä.
Useimmat näistä kirjoista ottavat käytännönläheisen lähestymistavan tilastokäsitteisiin, mikä on se, mitä tarvitset tilastojen tehokkaaseen käyttöön datatieteilijänä. Joten käydään läpi nämä tilastokirjat.
- Johdantotilastot kirja on helppokäyttöinen johdatus tilastoihin, joka kattaa sen, mitä korkeakoulujen lukukauden mittainen johdantokurssi yleensä kattaa.
Tämä kirja on vapaasti käytettävissä OpenStaxissa ja sen on kirjoittanut mukana olevien asiantuntijatekijöiden ryhmä. Tämä kirja on sovelluslähtöinen lähestymistapa tilastoihin teorian sijaan ja sisältää esimerkkejä kunkin aiheen harjoituksista.
Tämä kirja auttaa sinua oppimaan seuraavat asiat:
- Näytteenotto ja tiedot
- Kuvailevia tilastoja
- Todennäköisyys- ja satunnaismuuttujien aiheita
- Normaalijakauma
- Keskirajan lause
- Luottamusvälit
- Hypoteesin testaus
- Chi-neliö-jakauma
- Lineaarinen regressio ja korrelaatio
- F-jakauma ja yksisuuntainen ANOVA
Linkki: Johdantotilastot 2e
Johdatus nykyaikaiseen tilastotietoon on ilmainen online-oppikirja OpenIntro-projektista, ja sen ovat kirjoittaneet kirjailijat Mine Çetinkaya-Rundel ja Johanna Hardin.
Jos haluat oppia tilastojen perusteet tehokkaalle data-analyysille, tämä kirja on sinua varten. Tämän kirjan sisältö on seuraava:
- Johdatus dataan
- Tutkimusaineistoanalyysi
- Regressiomallinnus
- Päätelmien perusteet
- Tilastollinen päätelmä
- Päätelmämallinnus
Linkki: Johdatus nykyaikaiseen tilastotietoon
Ajattele tilastoja Allen B. Downey auttaa sinua oppimaan ja harjoittelemaan tilastokäsitteitä Pythonilla.
Voit siis soveltaa Python-taitojasi oppiaksesi tilastoja ja todennäköisyyskäsitteitä tehokkaaseen tietojenkäsittelyyn. Kun työskentelet kirjaa läpi, pääset kirjoittamaan lyhyitä Python-ohjelmia ja harjoittelemaan oikeita tietojoukkoja vahvistaaksesi ymmärrystäsi tilastokäsitteistä.
Käsiteltävät aiheet ovat seuraavat:
- Tutkimusaineistoanalyysi
- Jakelu
- Todennäköisyysmassafunktiot
- Kumulatiivinen jakelufunktio
- Jakaumien mallintaminen
- Todennäköisyystiheysfunktiot
- Muuttujien väliset suhteet
- Arvio
- Hypoteesin testaus
- Lineaariset pienimmän neliösumman
- Regressio
- Eloonjäämisanalyysi
- Analyyttiset menetelmät
Linkki: Ajattele tilastoja 2e
Laskennallinen ja päättelevä ajattelu: Datatieteen perusteet Ani Adhikari, John DeNero ja David Wagner auttavat sinua oppimaan tilastotieteen perusteita.
Tämä kirja on kehitetty kumppaniksi Data 8: Datatieteen perusteet UC Berkeleyssä tarjottu kurssi. Tässä kirjassa käsiteltyjä aiheita ovat mm.
- Johdatus datatieteeseen
- Ohjelmointi Pythonissa
- Tietotyypit, sekvenssit ja taulukot
- Visualisointi
- Toiminnot ja taulukot
- satunnaisuus
- Otanta ja empiirinen jakauma
- Hypoteesin testaus
- Arvio
- Regressio
- Luokittelu
Linkki: Laskennallinen ja päättelevä ajattelu: Datatieteen perusteet
Todennäköisyyspohjainen ohjelmointi ja Bayesin menetelmät hakkereille tai Bayesian Methods for Hackers on suosittu kirja Bayesin menetelmistä tilastoissa.
"Bayesian menetelmät hakkereille": Johdatus Bayesin menetelmiin + todennäköisyyspohjainen ohjelmointi laskennan/ymmärtämisen ensin, matematiikka-toisen näkökulmasta. Kaikki puhtaalla Pythonilla 😉
- lähde
Tulet tutustumaan todennäköisyysteoriaan ja Bayesin päättelyyn käyttäessäsi PyMC paketti. Tämän kirjan sisältö on seuraava:
- Johdatus Bayesin menetelmiin
- PyMC-kirjasto
- Markov-ketju Monte Carlo
- Suurten lukujen laki
- Menetykset
- Priorit
Linkki: Todennäköisyyspohjainen ohjelmointi ja Bayesin menetelmät hakkereille
Toivottavasti tämä ilmaisten tilastokirjojen kokoelma oli sinulle hyödyllinen. Teorian ja käytännön käytännön yhdistelmän pitäisi auttaa sinua tasoittamaan datatieteen taitojasi ja tekemään tietoisempia päätöksiä, kun työskentelet suurten reaalimaailman tietojoukkojen kanssa.
Jos haluat työskennellä mieluummin ilmaisten kurssien kautta tai haluat täydentää lukemistasi kursseilla, tutustu 5 ilmaista tietotieteen maisterikurssia.
Bala Priya C on kehittäjä ja tekninen kirjoittaja Intiasta. Hän työskentelee mielellään matematiikan, ohjelmoinnin, datatieteen ja sisällöntuotannon risteyksessä. Hänen kiinnostuksensa ja asiantuntemuksensa ovat DevOps, datatiede ja luonnollisen kielen käsittely. Hän nauttii lukemisesta, kirjoittamisesta, koodaamisesta ja kahvista! Tällä hetkellä hän työskentelee oppiakseen ja jakaakseen tietojaan kehittäjäyhteisön kanssa kirjoittamalla opetusohjelmia, oppaita, mielipideartikkeleita ja paljon muuta. Bala luo myös kiinnostavia resurssikatsauksia ja koodausopetuksia.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: 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
