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データ サイエンスを学ぶには、数学のしっかりとした基礎も必要です。そして統計は、データ サイエンスに不可欠な数学スキルの 1 つです。
ただし、統計を学ぶことは、特に数学やコンピューター サイエンス以外の専門分野の場合には、怖がられる可能性があります。始めるのに役立つように、データ サイエンスの統計にアクセスできる無料書籍のリストをまとめました。
これらの書籍のほとんどは、データ サイエンティストとして統計を効果的に使用するために必要な、統計の概念に対する実践的なアプローチをとっています。それでは、これらの統計本を見てみましょう。
統計入門 この本は、大学の 1 学期にわたる統計入門コースで通常カバーされる内容をカバーする、統計へのアクセスしやすい入門書です。
OpenStax で無料でアクセスでき、専門家の寄稿者チームによって書かれたこの本は、統計に対して理論優先のアプローチではなくアプリケーション優先のアプローチを採用しており、各トピックの演習に例が含まれています。
この本は、次のことを学ぶのに役立ちます。
- サンプリングとデータ
- 記述統計
- 確率と確率変数のトピック
- 正規分布
- 中心極限定理
- 信頼区間
- 仮説検定
- カイ二乗分布
- 線形回帰と相関
- F 分布と一元配置分散分析
リンク： 統計入門 2e
現代統計学入門 は OpenIntro プロジェクトの無料オンライン教科書で、著者の Mine Çetinkaya-Rundel と Johanna Hardin によって書かれています。
効果的なデータ分析のための統計学の基礎を学びたいなら、この本が最適です。この本の内容は次のとおりです。
- データの紹介
- 探索的データ分析
- 回帰モデリング
- 推論の基礎
- 統計的推論
- 推論モデリング
リンク： 現代統計学入門
統計を考える Allen B. Downey 著は、Python を使用して統計の概念を学習し、実践するのに役立ちます。
したがって、Python スキルを応用して、データを効果的に操作するための統計と確率の概念を学ぶことができます。この本を読み進めると、短い Python プログラムを作成し、実際のデータセットを使用して練習して、統計の概念の理解を強化することができます。
取り上げられるトピックは次のとおりです。
- 探索的データ分析
- 販売
- 確率質量関数
- 累積分布関数
- 分布のモデリング
- 確率密度関数
- 変数間の関係
- 推定
- 仮説検定
- 線形最小二乗
- 不具合
- 生存分析
- 分析手法
リンク： 統計を考える 2e
計算的思考と推論的思考: データ サイエンスの基礎 Ani Adhikari、John DeNero、David Wagner によるこの本は、データ サイエンスの統計の基礎を学ぶのに役立ちます。
この本は、 データ 8: データ サイエンスの基礎 カリフォルニア大学バークレー校で提供されるコース。この本で取り上げられるトピックは次のとおりです。
- データサイエンス入門
- Pythonでのプログラミング
- データ型、シーケンス、テーブル
- 可視化
- 関数とテーブル
- ランダムネス
- サンプリングと経験的分布
- 仮説検定
- 推定
- 不具合
- Classification
リンク： 計算的思考と推論的思考: データ サイエンスの基礎
ハッカーのための確率的プログラミングとベイジアン手法 Bayesian Methods for Hackers は、統計におけるベイズ手法に関する人気の書籍です。
「ハッカーのためのベイジアン手法」: 計算と理解が第一、数学が二番目の観点によるベイジアン手法 + 確率的プログラミングの入門。すべて純粋な Python で行われます 😉
– ソース
を使用しながら、確率理論とベイズ推論に慣れることができます。 PyMC パッケージ。この本の内容は次のとおりです。
- ベイズ手法の概要
- PyMC ライブラリ
- マルコフ連鎖モンテカルロ
- 多数の法則
- 損失関数
- 先例
リンク： ハッカーのための確率的プログラミングとベイジアン手法
この無料の統計書籍のまとめがお役に立てば幸いです。理論と実践を組み合わせることで、データ サイエンスのスキルをレベルアップし、大規模な現実世界のデータセットを扱う際に、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
無料のコースに取り組みたい場合、またはコースで読書を補いたい場合は、以下をチェックしてください。 データサイエンスのための統計をマスターするための 5 つの無料コース.
バラ プリヤ C インド出身の開発者兼テクニカル ライターです。彼女は、数学、プログラミング、データ サイエンス、コンテンツ作成が交わる場所で働くのが好きです。彼女の興味と専門分野には、DevOps、データ サイエンス、自然言語処理が含まれます。彼女は読書、執筆、コーディング、コーヒーが好きです。現在、彼女はチュートリアル、ハウツー ガイド、意見記事などを作成して、学習し、開発者コミュニティと知識を共有することに取り組んでいます。 Bala は、魅力的なリソースの概要やコーディング チュートリアルも作成しています。
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- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： 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
