Capítulo 1. Análisis exploratorio de datos. -- Capítulo 2. Distribución de datos y muestreo. -- Capítulo 3. Experimentos estadísticos y pruebas significativas. -- Capítulo 4. Regresión y pronóstico. -- Capítulo 5. Clasificación. -- Capítulo 6. Aprendizaje automático estadístico. -- Capítulo 7. Aprendizaje no supervisado.

Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadísticas básicas rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante.
Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. El texto.

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