Bilgi Bilimi için İstatistik ve Veri Madenciliği

Dev veri kümelerini anlamlandırmak için, sadece programlama becerilerinden daha fazlasına ihtiyacınız var - sayıların içinde saklı olan matematik ve paternlerin derin, sezgisel bir anlayışına ihtiyacımız var. Bu metin tabanlı kurs, temel istatistiksel kavramlardan temel veri madenciliği tekniklerine, güvenle verileri analiz etmenize ve kararlarınızı katı kanıtlarla desteklemenize yardımcı olur. Trendleri tanımlamayı, öngörülebilir modeller oluşturmayı ve net yazılı açıklamalar ve pratik egzersizler yoluyla modern analitik çerçeveleri uygulamayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Olasılık dağılımları, hipotez testleri ve regresyon analizi de dahil olmak üzere temel istatistiksel kavramları anlamak - Karmaşık veri setlerinde gizli paternler, kümeler ve anormallikleri keşfetmek için veri madenciliği tekniklerini uygulayın - Modern veri ön işleme ilkelerini kullanarak ham verileri hazırlama ve temizlemeyi pratik edin - Doğruluk ve güvenilirliği sağlamak için çağdaş ölçümler kullanarak model performansını değerlendirin - Temel özellik mühendisliği ve boyut azaltma da dahil olmak üzere modern veri bilimi çalışma akışlarını keşfedin Ders, ileri istatistiksel testler, kümeleme algoritmaları ve öngörülebilir modelleme tekniklerine geçmeden önce temel terminoloji ve olasılık temelleriyle başlar. Bu kitap, iddialı veri analistler, genç veri bilimcileri ve herhangi bir önceki gelişmiş istatistik geçmişi olmadan sağlam bir matematiksel temel oluşturmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır.