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데이터 과학을 위한 통계 : 데이터 분석에서 머신러닝까지 파이썬과 R로 살펴보는 50가지 핵심 개념
- 자료유형
- 단행본
- 220417051627
- ISBN
- 9791162244180 93000 : \34000
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
- KDC
- 005.76-6
- 청구기호
- 005.76 B887ㄷ
- 저자명
- Bruce, Peter C.
- 서명/저자
- 데이터 과학을 위한 통계 : 데이터 분석에서 머신러닝까지 파이썬과 R로 살펴보는 50가지 핵심 개념 / 피터 브루스 ; 앤드루 브루스 ; 피터 게데크 [공]지음 ; 이준용 옮김
- 판사항
- 2판
- 발행사항
- 서울 : 한빛미디어, 2021
- 형태사항
- 380 p : 삽화, 도표 ; 26 cm
- 주기사항
- 색인 수록
- 기타저자
- Bruce, Andrew
- 기타저자
- Gedeck, Peter
- 기타저자
- 이준용
- 기타서명
- 데이터 분석에서 머신러닝까지 파이썬과 R로 살펴보는 50가지 핵심 개념
- 기타저자
- 브루스, 피터
- 기타저자
- 브루스, 앤드루
- 기타저자
- 게데크, 피터
- 가격
- \34,000
- Control Number
- yscl:164887
- 책소개
-
파이썬과 R로 필요한 만큼만 배우는 실용주의 통계학
통계 기법은 데이터 과학의 핵심이지만, 데이터 과학자가 고전 통계를 낱낱이 알아야 하는 것은 아니다. 이 책은 데이터 과학의 관점에서 통계 핵심 개념과 기법을 필요한 것만 골라 소개한다. 50가지 개념을 차근차근 정리하고 코드를 실행해보면, 필수 통계 지식을 빠르게 흡수할 수 있다. 2판에는 기존 R 코드와 호응하는 파이썬 코드를 새롭게 추가했다. 『데이터 과학을 위한 통계』로 필요한 이론을 적재적소에 잘 활용하는 실력 있는 데이터 과학자로 거듭나길 바란다.
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