Obraz autorstwa redaktora
 

Aby nauczyć się analityki danych, potrzebujesz także solidnych podstaw matematyki. Statystyka to jedna z podstawowych umiejętności matematycznych w nauce danych. 

Jednak statystyki dotyczące uczenia się mogą być onieśmielające, zwłaszcza jeśli reprezentujesz specjalizację inną niż matematyka lub informatyka. Aby pomóc Ci zacząć, przygotowaliśmy listę bezpłatnych książek udostępniających statystyki z zakresu analityki danych.

Większość tych książek przedstawia praktyczne podejście do pojęć statystycznych, co jest potrzebne, aby skutecznie wykorzystywać statystyki jako badacz danych. Przyjrzyjmy się zatem tym księgom statystycznym.

Połączenia  Statystyki wstępne Książka jest przystępnym wprowadzeniem do statystyki, obejmującym zagadnienia, które zazwyczaj obejmuje semestralny kurs wprowadzający do statystyki na uczelniach. 

Ta książka, dostępna bezpłatnie w OpenStax i napisana przez zespół autorów-ekspertów, skupia się na podejściu do statystyki, a nie na teorii, i zawiera przykłady w ćwiczeniach na każdy temat. 

Ta książka pomoże Ci nauczyć się następujących rzeczy:

• Próbkowanie i dane 
• Opisowe statystyki 
• Tematy z prawdopodobieństwa i zmiennych losowych 
• Normalna dystrybucja 
• Centralne twierdzenie graniczne 
• Przedziały ufności 
• Testowanie hipotez 
• Rozkład Chi-kwadrat
• Regresja liniowa i korelacja 
• Dystrybucja F i jednokierunkowa ANOVA

Połączyć: Statystyki wprowadzające 2e

Wprowadzenie do współczesnej statystyki to darmowy podręcznik online projektu OpenIntro, którego autorami są Mine Çetinkaya-Rundel i Johanna Hardin.

Jeśli chcesz poznać podstawy statystyki do skutecznej analizy danych, ta książka jest dla Ciebie. Treść tej książki jest następująca:

• Wprowadzenie do danych 
• Analiza danych rozpoznawczych 
• Modelowanie regresji 
• Podstawy wnioskowania 
• Wnioskowanie statystyczne 
• Modelowanie wnioskowania

Połączyć: Wprowadzenie do współczesnej statystyki

Pomyśl o statystykach autorstwa Allena B. Downeya pomoże Ci nauczyć się i przećwiczyć koncepcje statystyczne przy użyciu języka Python. 

Możesz więc zastosować swoje umiejętności w języku Python do nauki pojęć związanych ze statystyką i prawdopodobieństwem w celu efektywnej pracy z danymi. Pracując nad tą książką, będziesz mógł pisać krótkie programy w Pythonie i ćwiczyć na prawdziwych zbiorach danych, aby ugruntować swoje zrozumienie pojęć statystycznych.

Poruszane tematy są następujące:

• Analiza danych rozpoznawczych 
• Dystrybucja 
• Funkcje masy prawdopodobieństwa 
• Skumulowane funkcje dystrybucyjne 
• Modelowanie rozkładów 
• Funkcje gęstości prawdopodobieństwa 
• Zależności między zmiennymi 
• Wyceny 
• Testowanie hipotez 
• Liniowe najmniejsze kwadraty 
• Regresja 
• Analiza przeżycia 
• Metody analityczne

Połączyć: Pomyśl o statystykach 2e

Myślenie obliczeniowe i wnioskowania: podstawy nauki o danych autorstwa Ani Adhikari, Johna DeNero i Davida Wagnera pomogą Ci poznać podstawy statystyki w nauce o danych. 

Książka ta powstała jako dodatek do książki pt Dane 8: Podstawy nauki o danych kurs oferowany na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley. Tematy poruszane w tej książce obejmują:

• Wprowadzenie do nauki o danych 
• Programowanie w Pythonie 
• Typy danych, sekwencje i tabele
• Wizualizacja
• Funkcje i tablice
• Losowość 
• Próbkowanie i rozkład empiryczny 
• Testowanie hipotez 
• Wyceny 
• Regresja 
• Klasyfikacja

Połączyć: Myślenie obliczeniowe i wnioskowania: podstawy nauki o danych

Programowanie probabilistyczne i metody bayesowskie dla hakerów lub Bayesowskie metody dla hakerów to popularna książka o metodach bayesowskich w statystyce.

„Metody Bayesa dla hakerów”: Wprowadzenie do metod bayesowskich + programowanie probabilistyczne z punktem widzenia w pierwszej kolejności obliczenia/rozumienie, a w drugiej kolejności matematyka. Wszystko w czystym Pythonie 😉 

- Źródło

Zaznajomisz się z teorią prawdopodobieństwa i wnioskowaniem bayesowskim podczas korzystania z Pakiet PyMC. Treść tej książki jest następująca:

• Wprowadzenie do metod bayesowskich
• Biblioteka PyMC
• Łańcuch Markowa Monte Carlo
• Prawo wielkich liczb
• Funkcje strat
• Przeorzy

Połączyć: Programowanie probabilistyczne i metody bayesowskie dla hakerów

Mam nadzieję, że to zestawienie bezpłatnych książek statystycznych było dla Ciebie pomocne. Połączenie teorii i praktycznej praktyki powinno pomóc Ci udoskonalić swoje umiejętności w zakresie analityki danych i podejmować bardziej świadome decyzje podczas pracy z dużymi zbiorami danych w świecie rzeczywistym.

Jeśli wolisz korzystać z bezpłatnych kursów lub chcesz uzupełnić swoją lekturę kursami, sprawdź 5 bezpłatnych kursów pozwalających opanować statystyki w zakresie analityki danych.
 
 

Bala Priya C jest programistą i pisarzem technicznym z Indii. Lubi pracować na styku matematyki, programowania, analityki danych i tworzenia treści. Jej obszary zainteresowań i specjalizacji obejmują DevOps, analizę danych i przetwarzanie języka naturalnego. Lubi czytać, pisać, kodować i kawę! Obecnie pracuje nad zdobywaniem wiedzy i dzieleniem się swoją wiedzą ze społecznością programistów, pisząc samouczki, poradniki, opinie i nie tylko. Bala tworzy także ciekawe przeglądy zasobów i samouczki dotyczące kodowania.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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