![[รีวิว] Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (Peter Bruce) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2606801/c1a-085k3-9j2z9xdotjwd-xjx5n6.jpg)
Show Notes
Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (Peter Bruce)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1491952962?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists%3A-50-Essential-Concepts-Peter-Bruce.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-analytics-for-beginners-a-practical-guide-to/id1255643144?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Statistics+for+Data+Scientists+50+Essential+Concepts+Peter+Bruce+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1491952962/
#การวิเคราะห์เชิงสำรวจข้อมูล #การสุ่มตัวอย่างและอคติ #การออกแบบการทดลอง #รีเกรสชันและการตรวจสอบส่วนเหลือ #การจัดประเภทและการจัดกลุ่ม #PracticalStatisticsforDataScientists
Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts เป็นหนังสือสถิติประยุกต์สำหรับงานวิทยาการข้อมูล, เขียนโดย Peter Bruce และ Andrew Bruce, โดยฉบับดั้งเดิมเน้นการใช้งานร่วมกับ R ส่วนฉบับปรับปรุงภายหลังได้เพิ่มตัวอย่าง Python หนังสือไม่ได้ตั้งเป้าสอนทฤษฎีสถิติแบบตำราเชิงพิสูจน์, แต่คัดเลือกแนวคิดที่นักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องใช้จริง ตั้งแต่การสำรวจข้อมูล, การสุ่มตัวอย่าง, การทดสอบสมมติฐาน, การออกแบบการทดลอง, ไปจนถึงการพยากรณ์ การจัดประเภท และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน จุดประสงค์สำคัญคือช่วยให้ผู้อ่านไม่เพียงเรียกใช้เครื่องมือหรือโมเดลได้, แต่เข้าใจว่าเหตุใดจึงควรใช้วิธีนั้น, สมมติฐานใดที่กำลังยอมรับ, และผลลัพธ์อาจตีความผิดตรงไหนได้ หนังสือจึงวางสถิติเป็นกรอบคิดสำหรับตัดสินใจจากข้อมูล, ไม่ใช่รายการสูตรหรือคำสั่งโปรแกรม เหมาะกับผู้ที่มีพื้นฐานสถิติและเขียนโค้ดได้บ้าง, แต่ต้องการเชื่อมความรู้ดังกล่าวเข้ากับปัญหาข้อมูลร่วมสมัยอย่างเป็นระบบ.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1491952962?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists%3A-50-Essential-Concepts-Peter-Bruce.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-analytics-for-beginners-a-practical-guide-to/id1255643144?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Practical+Statistics+for+Data+Scientists+50+Essential+Concepts+Peter+Bruce+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Practical-Statistics-for-Data-Scientists-Peter-Bruce.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1491952962/
#การวิเคราะห์เชิงสำรวจข้อมูล #การสุ่มตัวอย่างและอคติ #การออกแบบการทดลอง #รีเกรสชันและการตรวจสอบส่วนเหลือ #การจัดประเภทและการจัดกลุ่ม #PracticalStatisticsforDataScientists
Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts เป็นหนังสือสถิติประยุกต์สำหรับงานวิทยาการข้อมูล, เขียนโดย Peter Bruce และ Andrew Bruce, โดยฉบับดั้งเดิมเน้นการใช้งานร่วมกับ R ส่วนฉบับปรับปรุงภายหลังได้เพิ่มตัวอย่าง Python หนังสือไม่ได้ตั้งเป้าสอนทฤษฎีสถิติแบบตำราเชิงพิสูจน์, แต่คัดเลือกแนวคิดที่นักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องใช้จริง ตั้งแต่การสำรวจข้อมูล, การสุ่มตัวอย่าง, การทดสอบสมมติฐาน, การออกแบบการทดลอง, ไปจนถึงการพยากรณ์ การจัดประเภท และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน จุดประสงค์สำคัญคือช่วยให้ผู้อ่านไม่เพียงเรียกใช้เครื่องมือหรือโมเดลได้, แต่เข้าใจว่าเหตุใดจึงควรใช้วิธีนั้น, สมมติฐานใดที่กำลังยอมรับ, และผลลัพธ์อาจตีความผิดตรงไหนได้ หนังสือจึงวางสถิติเป็นกรอบคิดสำหรับตัดสินใจจากข้อมูล, ไม่ใช่รายการสูตรหรือคำสั่งโปรแกรม เหมาะกับผู้ที่มีพื้นฐานสถิติและเขียนโค้ดได้บ้าง, แต่ต้องการเชื่อมความรู้ดังกล่าวเข้ากับปัญหาข้อมูลร่วมสมัยอย่างเป็นระบบ.
