[Boekrecensie] Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (Peter Bruce) Boeksamenvatting.

Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (Peter Bruce) - Amazon Netherlands Store: https://www.amazon.nl/dp/1491952962?tag=9natreedutch-21 - Amazon Belgium Store: https://www.amazon.com.be/dp/1491952962?tag=9natreebelgium-21 - 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 - Lees meer: https://dutch.9natree.com/read/1491952962/ #Verkennendedataanalyse #Aselectesteekproeven #ABtesten #Regressiediagnostiek #Onbewaaktleren #PracticalStatisticsforDataScientists Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts is een praktijkgericht overzicht van statistiek voor mensen die met data werken. Het boek is geschreven door Peter Bruce en Andrew Bruce, en richt zich op data scientists die al enige ervaring hebben met R en basiskennis van statistiek bezitten. Het is geen volledig academisch leerboek dat alle wiskundige afleidingen uitwerkt. De centrale vraag is praktischer, welke statistische ideeën zijn nodig om data verstandig te onderzoeken, modellen te beoordelen en misleidende conclusies te vermijden. De auteurs behandelen vijftig samenhangende begrippen, van verkennende data-analyse en steekproeven tot significantietoetsing, regressie, classificatie en onbewaakt leren. Daarbij leggen zij steeds de verbinding tussen een statistisch principe en een herkenbare taak binnen data science. De eerste editie gebruikt R als programmeertaal. De kracht van het boek ligt in de selectie en interpretatie. Het maakt duidelijk dat goede data science niet alleen draait om een model laten draaien, maar ook om begrijpen hoe data zijn verzameld, welke onzekerheid in de uitkomst zit, en welke conclusie werkelijk gerechtvaardigd is.