AI-Assisted Statistics for Data Scientists (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, Sebastopol, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The third edition of this popular guide expands its practical foundations in R and Python into the modern AI toolkit, with new chapters on neural networks, deep learning, and large language models. Generative AI is integrated throughout, showing how tools such as ChatGPT, Claude, and Gemini work, and how they can support real-world statistical workflows.This book highlights concepts that matter most when working with data, building predictive models, and deploying AI responsibly. If you're comfortable with R or Python and have had some exposure to basic statistics, this concise reference will boost your statistical literacy, your understanding of how AI works, and your confidence in real-world data science and AI projects.Conduct exploratory analysis of data to improve quality and model outcomesApply sampling and experimental design to reduce bias and answer questions with clarityUse regression to understand data-generating processes and detect anomaliesBuild predictive models using classification, clustering, and unsupervised learning with unbalanced data The third edition of this popular guide expands its practical foundations in R and Python into the modern AI toolkit, with new chapters on neural networks, deep learning, and large language models. Generative AI is integrated throughout, showing how tools such as ChatGPT and Gemini work, and how they can support real-world statistical workflows. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798341666283
- Titolo
- AI-Assisted Statistics for Data Scientists (Paperback)
- Autore
- Peter Bruce
- Editore
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798341666283
- Edizione
- terza edizione
Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The third edition of this popular guide expands its practical foundations in R and Python into the modern AI toolkit, with new chapters on neural networks, deep learning, and large language models. Generative AI is integrated throughout, showing how tools such as ChatGPT, Claude, and Gemini work, and how they can support real-world statistical workflows.
This book highlights concepts that matter most when working with data, building predictive models, and deploying AI responsibly. If you're comfortable with R or Python and have had some exposure to basic statistics, this concise reference will boost your statistical literacy, your understanding of how AI works, and your confidence in real-world data science and AI projects.
- Conduct exploratory analysis of data to improve quality and model outcomes
- Apply sampling and experimental design to reduce bias and answer questions with clarity
- Use regression to understand data-generating processes and detect anomalies
- Build predictive models using classification, clustering, and unsupervised learning with unbalanced data
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Andrew Bruce has over 30 years of experience in statistics and data science in academia, government, and business. He has a PhD in statistics from the University of Washington and has published numerous papers in refereed journals. He has developed statistical-based solutions to a wide range of problems faced by a variety of industries, from established financial firms to internet startups, and offers a deep understanding of the practice of data science.
Peter Gedeck has over 30 years of experience in scientific computing and data science. After 20 years as a computational chemist at Novartis, he now works as a senior data scientist at Collaborative Drug Discovery. He specializes in the development of machine learning algorithms to predict biological and physicochemical properties of drug candidates. Coauthor of Machine Learning for Business Analytics, he earned a PhD in chemistry from the University of Erlangen-Nuernberg in Germany and studied mathematics at the Fernuniversitaet Hagen, Germany.
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