Practical Statistics for Data Scientists

Practical Statistics for Data Scientists Author Peter Bruce
ISBN-10 9781491952917
Release 2017-05-10
Pages 320
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Statistical methods are a key part of of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not. Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format. With this book, you’ll learn: Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data How the principles of experimental design yield definitive answers to questions How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to Statistical machine learning methods that “learn” from data Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data



Lineare Algebra

Lineare Algebra Author Gilbert Strang
ISBN-10 9783642556319
Release 2013-03-07
Pages 656
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Diese Einführung in die lineare Algebra bietet einen sehr anschaulichen Zugang zum Thema. Die englische Originalausgabe wurde rasch zum Standardwerk in den Anfängerkursen des Massachusetts Institute of Technology sowie in vielen anderen nordamerikanischen Universitäten. Auch hierzulande ist dieses Buch als Grundstudiumsvorlesung für alle Studenten hervorragend lesbar. Darüber hinaus gibt es neue Impulse in der Mathematikausbildung und folgt dem Trend hin zu Anwendungen und Interdisziplinarität. Inhaltlich umfasst das Werk die Grundkenntnisse und die wichtigsten Anwendungen der linearen Algebra und eignet sich hervorragend für Studierende der Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Mathematik und Informatik, die einen modernen Zugang zum Einsatz der linearen Algebra suchen. Ganz klar liegt hierbei der Schwerpunkt auf den Anwendungen, ohne dabei die mathematische Strenge zu vernachlässigen. Im Buch wird die jeweils zugrundeliegende Theorie mit zahlreichen Beispielen aus der Elektrotechnik, der Informatik, der Physik, Biologie und den Wirtschaftswissenschaften direkt verknüpft. Zahlreiche Aufgaben mit Lösungen runden das Werk ab.



Einf hrung in Python

Einf  hrung in Python Author Mark Lutz
ISBN-10 9783897214880
Release 2007
Pages 624
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SQL in a nutshell

SQL in a nutshell Author Kevin E. Kline
ISBN-10 3897213400
Release 2005
Pages 694
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Practical Statistics for Geographers and Earth Scientists

Practical Statistics for Geographers and Earth Scientists Author Nigel Walford
ISBN-10 9781119957027
Release 2011-07-05
Pages 440
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Practical Statistics for Geographers and Earth Scientists provides an introductory guide to the principles and application of statistical analysis in context. This book helps students to gain the level of competence in statistical procedures necessary for independent investigations, field-work and other projects. The aim is to explain statistical techniques using data relating to relevant geographical, geospatial, earth and environmental science examples, employing graphics as well as mathematical notation for maximum clarity. Advice is given on asking the appropriate preliminary research questions to ensure that the correct data is collected for the chosen statistical analysis method. The book offers a practical guide to making the transition from understanding principles of spatial and non-spatial statistical techniques to planning a series analyses and generating results using statistical and spreadsheet computer software. Learning outcomes included in each chapter International focus Explains the underlying mathematical basis of spatial and non-spatial statistics Provides an geographical, geospatial, earth and environmental science context for the use of statistical methods Written in an accessible, user-friendly style Datasets available on accompanying website at www.wiley.com/go/Walford



Practical Statistics for Environmental and Biological Scientists

Practical Statistics for Environmental and Biological Scientists Author John Townend
ISBN-10 9781118687413
Release 2013-04-30
Pages 272
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All students and researchers in environmental and biological sciences require statistical methods at some stage of their work. Many have a preconception that statistics are difficult and unpleasant and find that the textbooks available are difficult to understand. Practical Statistics for Environmental and Biological Scientists provides a concise, user-friendly, non-technical introduction to statistics. The book covers planning and designing an experiment, how to analyse and present data, and the limitations and assumptions of each statistical method. The text does not refer to a specific computer package but descriptions of how to carry out the tests and interpret the results are based on the approaches used by most of the commonly used packages, e.g. Excel, MINITAB and SPSS. Formulae are kept to a minimum and relevant examples are included throughout the text.



K nstliche Intelligenz

K  nstliche Intelligenz Author Stuart J. Russell
ISBN-10 3827370892
Release 2004
Pages 1327
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Introduction to statistics and data analysis for physicists

Introduction to statistics and data analysis for physicists Author Gerhard Bohm
ISBN-10 3935702418
Release 2010
Pages 447
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Practical Statistics for the Analytical Scientist

Practical Statistics for the Analytical Scientist Author S. L. R. Ellison
ISBN-10 9780854041312
Release 2009
Pages 268
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"Completely revised and updated, the second edition contains new sections on method validation, measurement uncertainty, effective experimental design and proficiency testing."--pub. desc.



Practical Statistics for Field Biology

Practical Statistics for Field Biology Author Jim Fowler
ISBN-10 9781118685648
Release 2013-06-20
Pages 272
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Provides an excellent introductory text for students on the principles and methods of statistical analysis in the life sciences, helping them choose and analyse statistical tests for their own problems and present their findings. An understanding of statistical principles and methods is essential for any scientist but is particularly important for those in the life sciences. The field biologist faces very particular problems and challenges with statistics as "real-life" situations such as collecting insects with a sweep net or counting seagulls on a cliff face can hardly be expected to be as reliable or controllable as a laboratory-based experiment. Acknowledging the peculiarites of field-based data and its interpretation, this book provides a superb introduction to statistical analysis helping students relate to their particular and often diverse data with confidence and ease. To enhance the usefulness of this book, the new edition incorporates the more advanced method of multivariate analysis, introducing the nature of multivariate problems and describing the the techniques of principal components analysis, cluster analysis and discriminant analysis which are all applied to biological examples. An appendix detailing the statistical computing packages available has also been included. It will be extremely useful to undergraduates studying ecology, biology, and earth and environmental sciences and of interest to postgraduates who are not familiar with the application of multiavirate techniques and practising field biologists working in these areas.



big data work

big data   work Author Thomas H. Davenport
ISBN-10 3800648148
Release 2014-09
Pages 214
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Big Data in Unternehmen.Dieses neue Buchgibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen.Die Schwerpunkte- Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist- Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird- Entwicklung einer Big Data-Strategie- Der menschliche Aspekt von Big Data- Technologie...



Data Science with Java

Data Science with Java Author Michael R. Brzustowicz, PhD
ISBN-10 9781491934067
Release 2017-06-06
Pages 236
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Data Science is booming thanks to R and Python, but Java brings the robustness, convenience, and ability to scale critical to today’s data science applications. With this practical book, Java software engineers looking to add data science skills will take a logical journey through the data science pipeline. Author Michael Brzustowicz explains the basic math theory behind each step of the data science process, as well as how to apply these concepts with Java. You’ll learn the critical roles that data IO, linear algebra, statistics, data operations, learning and prediction, and Hadoop MapReduce play in the process. Throughout this book, you’ll find code examples you can use in your applications. Examine methods for obtaining, cleaning, and arranging data into its purest form Understand the matrix structure that your data should take Learn basic concepts for testing the origin and validity of data Transform your data into stable and usable numerical values Understand supervised and unsupervised learning algorithms, and methods for evaluating their success Get up and running with MapReduce, using customized components suitable for data science algorithms



Oversexed and underfucked

Oversexed and underfucked Author Iris Osswald-Rinner
ISBN-10 9783531928654
Release 2011-03-29
Pages 272
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Oversexed and underfucked! Diese sicherlich pointiert formulierte und auch provozierende Diagnose über den gegenwärtigen Zustand des ‚sexuellen Begehrens’ unterstellt, dass die Lust der Geschlechter aufeinander heute weitgehend abhanden gekommen sei und dass die vermeintliche, ganz wesentlich durch die Medien getragene, Übersexualisierung daran einen erheblichen Anteil habe. Und sie impliziert, dass ‚wir’ alle wissen (wollen), was guter Sex ist. Entlang dieser Leitnahmen geht die vorliegende Arbeit der gesellschaftlichen Konstruktion der Lust auf den Grund. Sie analysiert die Ideen einer ‚gelingenden Sexualität’ aus der Sicht der Wissenschaft ebenso wie das Rezeptwissen erfolgreicher Sexualratgeber von 1950 bis heute. Die aus diesen Quellen ‚rekonstruierten’ sexuellen Skripte (Dornröschen-Skript, Ken&Barbie-Skript, Adam&Eva-Skript und Ich&Ich-Skript) weisen – insgesamt betrachtet – eine typische Entwicklungslinie auf, die von der Darstellung des Geschlechtsverkehrs als Drama im Dornröschen-Skript bis hin zur als Porncast inszenierten Selbstbefriedigung im Ich&Ich-Skript führt. Der Begriff ‚underfucked’ zeigt somit nicht einen Mangel an Geschlechtsverkehr an, sondern beschreibt vielmehr seinen fortschreitenden ‚sozialen Tod’.



Programmieren lernen mit Python

Programmieren lernen mit Python Author Allen B. Downey
ISBN-10 9783955618070
Release 2014-08-27
Pages 320
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Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.



Denken hilft zwar n tzt aber nichts

Denken hilft zwar  n  tzt aber nichts Author Dan Ariely
ISBN-10 9783426402092
Release 2010-06-16
Pages 320
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Die Logik der Unvernunft Wie gehen wir mit Geld um? Was bedeutet es uns? Warum sind so viele Menschen bereit, sich hoffnungslos zu verschulden? Und was treibt Banker, den Kollaps unseres Finanzsystems zu riskieren? In der erweiterten Neuausgabe seines internationalen Bestsellers zeigt Dan Ariely, wie unsere Entscheidungen gelenkt werden und weshalb wir in vielen Lebenssituationen zu unserem eigenen Nachteil handeln. »Ein ebenso amüsantes wie lehrreiches Buch.« Der Spiegel Denken hilft zwar, nützt aber nichts von Dan Ariely: im eBook erhältlich!



Practical Statistics for Astronomers

Practical Statistics for Astronomers Author J. V. Wall
ISBN-10 0521456169
Release 2003-11-13
Pages 277
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Presents the most relevant statistical and probabilistic machinery for use in observational astronomy.



Big Data and Social Science

Big Data and Social Science Author Ian Foster
ISBN-10 9781498751438
Release 2016-08-10
Pages 376
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Both Traditional Students and Working Professionals Acquire the Skills to Analyze Social Problems. Big Data and Social Science: A Practical Guide to Methods and Tools shows how to apply data science to real-world problems in both research and the practice. The book provides practical guidance on combining methods and tools from computer science, statistics, and social science. This concrete approach is illustrated throughout using an important national problem, the quantitative study of innovation. The text draws on the expertise of prominent leaders in statistics, the social sciences, data science, and computer science to teach students how to use modern social science research principles as well as the best analytical and computational tools. It uses a real-world challenge to introduce how these tools are used to identify and capture appropriate data, apply data science models and tools to that data, and recognize and respond to data errors and limitations. For more information, including sample chapters and news, please visit the author's website.