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

Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts (Peter Bruce)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1491952962?tag=9natree-20
- 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

- 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

- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/1491952962/

#eksplorasidata #samplingacak #desaineksperimen #regresidanresidu #pembelajarantanpapengawasan #PracticalStatisticsforDataScientists

Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts adalah panduan statistik terapan untuk pekerjaan data sains, ditulis oleh Peter Bruce dan Andrew Bruce. Buku ini bukan buku teori statistik yang membangun pembuktian matematis dari awal, juga bukan manual pemrograman. Tujuan utamanya adalah menjembatani konsep statistik yang sering diajarkan secara akademis dengan keputusan nyata saat menganalisis data. Pembahasannya mencakup eksplorasi data, pengambilan sampel, distribusi data, eksperimen dan uji signifikansi, regresi, klasifikasi, pembelajaran mesin statistik, serta pembelajaran tanpa pengawasan. Susunannya berbentuk konsep-konsep penting yang relatif ringkas, sehingga cocok dipakai sebagai peta dasar maupun rujukan saat menghadapi masalah analisis. Penulis menekankan bahwa memakai algoritme saja tidak cukup. Seorang praktisi perlu memahami kualitas data, sumber bias, ketidakpastian hasil, asumsi metode, dan batas interpretasi. Karena itu, buku ini berfokus pada pertanyaan praktis, metode apa yang layak digunakan, mengapa metode itu bekerja, dan kapan hasilnya berisiko disalahartikan.