Estatística prática para cientistas de dados: +50 conceitos essenciais usando R e Python (O’Reilly)

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SINOPSE

Aprenda a importância da análise exploratória de dados como um passo fundamental na ciência de dados. Descubra como a amostragem aleatória pode minimizar o viés e melhorar a qualidade dos dados, mesmo em cenários de big data. Explore os princípios do design experimental que oferecem respostas claras e como a regressão pode ser utilizada para estimar resultados e identificar anomalias.

Conheça as principais técnicas de classificação que ajudam a prever categorias de registros e os métodos de aprendizado de máquina estatístico que se adaptam aos dados. Além disso, aprofunde-se em métodos de aprendizado não supervisionado para extrair significado de dados não rotulados.

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