[Аллен Дауни] [Питер] Думай как аналитик.
Статистика и данные с примерами на Python. 3-е изд. (2026)
![Изображение [Аллен Дауни] [Питер] Думай как аналитик. Статистика и данные с примерами на Python. 3-е изд. (2026)](https://s6.vkurse.info/attachments/1785922084770-png.77034/ "Картинка [Аллен Дауни] [Питер] Думай как аналитик. Статистика и данные с примерами на Python. 3-е изд. (2026)")
Слив курса [Питер] Думай как аналитик. Статистика и данные с примерами на Python. 3-е изд. [Аллен Дауни]
Умение писать код — это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы.
В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python.
На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных — от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез.
Являетесь ли вы специалистом data science, инженером-разработчиком или просто интересуетесь данными, вы быстро освоите такие популярные инструменты, как NumPy, SciPy и Pandas.
Познакомьтесь с функциями распределения, статистическими зависимостями между переменными, методами визуализации и многими другими концепциями.
Кроме того, все главы книги доступны в виде Jupyter-блокнотов, позволяющих читать текст, запускать код и выполнять упражнения, не переключаясь между инструментами.
Формат: PDF.
Продажник:
Скачать:
Статистика и данные с примерами на Python. 3-е изд. (2026)
Слив курса [Питер] Думай как аналитик. Статистика и данные с примерами на Python. 3-е изд. [Аллен Дауни]
Умение писать код — это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы.
В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python.
На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных — от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез.
Являетесь ли вы специалистом data science, инженером-разработчиком или просто интересуетесь данными, вы быстро освоите такие популярные инструменты, как NumPy, SciPy и Pandas.
Познакомьтесь с функциями распределения, статистическими зависимостями между переменными, методами визуализации и многими другими концепциями.
Кроме того, все главы книги доступны в виде Jupyter-блокнотов, позволяющих читать текст, запускать код и выполнять упражнения, не переключаясь между инструментами.
Формат: PDF.
Продажник:
Скачать:
Симпатии:
Это понравилось Breadley и Vodolaz24
