![[รีวิว] Practical Statistics for Data Scientists (Peter Bruce) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2604350/c1a-085k3-dmd0jdgxc873-irt8tp.jpg)
Show Notes
Practical Statistics for Data Scientists (Peter Bruce)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/149207294X?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists-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+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/149207294X/
#การวิเคราะห์เชิงสำรวจข้อมูล #การสุ่มตัวอย่างและบูตสแตรป #การออกแบบการทดลอง #การถดถอยและการตรวจสอบข้าม #การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน #PracticalStatisticsforDataScientists
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python ฉบับพิมพ์ครั้งที่สอง, เป็นหนังสือสถิติประยุกต์สำหรับงานวิทยาการข้อมูล, เขียนโดย Peter Bruce, Andrew Bruce และ Peter Gedeck แม้ข้อมูลรายการหนังสืออาจแสดงชื่อผู้เขียนหลักเพียง Peter Bruce. หนังสือไม่ได้วางตัวเป็นตำราสถิติที่พิสูจน์ทฤษฎีอย่างเข้มข้น, แต่คัดเลือกแนวคิดที่จำเป็นต่อการทำงานกับข้อมูลจริง, แล้วอธิบายว่าควรใช้เมื่อใด, ควรตีความอย่างไร, และจุดใดที่มักถูกใช้ผิด. เนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่การสำรวจข้อมูล, การสุ่มตัวอย่างและการแจกแจง, การออกแบบการทดลองและการทดสอบนัยสำคัญ, ไปจนถึงการถดถอย, การจำแนกประเภท, การเรียนรู้ของเครื่องเชิงสถิติ, และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน. จุดมุ่งหมายสำคัญคือเชื่อมความรู้สถิติพื้นฐานเข้ากับการตัดสินใจเชิงวิเคราะห์ในงานข้อมูล, โดยใช้ตัวอย่างและแนวทางปฏิบัติใน R และ Python. จึงเหมาะกับผู้อ่านที่เขียนโปรแกรมได้บ้าง, รู้ศัพท์สถิติบางส่วน, แต่ต้องการกรอบคิดที่ใช้งานได้มากกว่าการท่องสูตร.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/149207294X?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Practical-Statistics-for-Data-Scientists-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+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/149207294X/
#การวิเคราะห์เชิงสำรวจข้อมูล #การสุ่มตัวอย่างและบูตสแตรป #การออกแบบการทดลอง #การถดถอยและการตรวจสอบข้าม #การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน #PracticalStatisticsforDataScientists
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python ฉบับพิมพ์ครั้งที่สอง, เป็นหนังสือสถิติประยุกต์สำหรับงานวิทยาการข้อมูล, เขียนโดย Peter Bruce, Andrew Bruce และ Peter Gedeck แม้ข้อมูลรายการหนังสืออาจแสดงชื่อผู้เขียนหลักเพียง Peter Bruce. หนังสือไม่ได้วางตัวเป็นตำราสถิติที่พิสูจน์ทฤษฎีอย่างเข้มข้น, แต่คัดเลือกแนวคิดที่จำเป็นต่อการทำงานกับข้อมูลจริง, แล้วอธิบายว่าควรใช้เมื่อใด, ควรตีความอย่างไร, และจุดใดที่มักถูกใช้ผิด. เนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่การสำรวจข้อมูล, การสุ่มตัวอย่างและการแจกแจง, การออกแบบการทดลองและการทดสอบนัยสำคัญ, ไปจนถึงการถดถอย, การจำแนกประเภท, การเรียนรู้ของเครื่องเชิงสถิติ, และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน. จุดมุ่งหมายสำคัญคือเชื่อมความรู้สถิติพื้นฐานเข้ากับการตัดสินใจเชิงวิเคราะห์ในงานข้อมูล, โดยใช้ตัวอย่างและแนวทางปฏิบัติใน R และ Python. จึงเหมาะกับผู้อ่านที่เขียนโปรแกรมได้บ้าง, รู้ศัพท์สถิติบางส่วน, แต่ต้องการกรอบคิดที่ใช้งานได้มากกว่าการท่องสูตร.
