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小編
2023/01/07
資料科學家的實用統計學 第二版
運用R和Python學習50+個必學統計概念
「這本書並非是另一本統計學教科書,也不是機器學習手冊。本書透過清楚的解釋和豐富範例,將實用的統計術語及原理和當今資料探勘的行話及實務聯繫起來。對資料科學的初學者和老手來說,這都是一本非常出色的參考書。」
—Galit Shmueli, 暢銷書《Data Mining for Business Analytics》主要作者,台灣清華大學特聘教授
統計方法是資料科學很重要的部分,然而很少有資料科學家接受過正式的統計訓練,而一般的課程及書籍亦很少從資料科學的角度來講解基礎統計學。因此本書第二版新增了詳盡的Python範例,提供讀者如何將統計方法應用於資料科學的實用指南、如何避免誤用統計方法,以及該注意的建議。
資料科學的學習資源或多或少有採用統計方法,但卻缺乏更深入的統計觀點,如果你熟悉R或Python程式語言,並對統計學有所了解,那麼這本書將以易懂的方式來幫助你學習。
透過本書,你將會學習到:
‧為何探索式資料分析是資料科學關鍵的第一步
‧隨機抽樣如何減少偏誤,並產生更高品質的資料集
‧實驗設計的原理是如何針對問題得出明確的答案
‧如何使用迴歸來預測結果並檢測異常
‧用來預測紀錄所屬類別的重要分類方法
‧從資料中「學習」的統計機器學習方法
‧從無標籤資料中提取有意義訊息的非監督式學習方法
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資料科學家的實用統計學 第二版
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2023/01/07
實用R程式設計-第二版
本書淺顯易懂,不管讀者有無程式設計的經驗,都能快速學會使用R程式語言。除了介紹一般工程計算之程式設計的指令與流程控制之外,還介紹R強大的繪圖功能與機率分佈計算。
以實例繪製與編排數據資料圖形,讓讀者可以使用R來做程式設計並直接以R繪製出計算結果。
本書主要內容:
.R程式語言基本語法、描述性統計之常用指令、基本統計資料繪圖
.進階程式設計、數學繪圖
.進階資料呈現與繪圖、多維度資料之繪圖、動畫範例
.產生隨機樣本、隨機變數與機率分佈的混合、蒙第卡羅法模擬樣本
.方程式求根、最佳化問題求解、離散和連續時間動態系統模擬
.常用進階程式設計技巧
.各種資料格式之輸出輸入、存取MATLAB檔案格式、呼叫C/C++程式
.建立R套件與上架
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知識貓星球
喵星人
13小時前
PMP證照準備秘笈!推薦書籍、線上課程、模擬題
準備PMP考試需要一定的計劃和準備工作。以下是一些建議的步驟:
1. 瞭解PMP考試要求:仔細閱讀PMI官方網站上關於PMP認證的相關信息,包括考試要求、報考流程、考試內容等。
2. 學習項目管理知識:使用PMI的《項目管理知識指南》(PMBOK Guide),該指南是PMP考試的主要參考資料,涵蓋了項目管理的各個方面。另外,可以參考其他相關的書籍、網上資源或報考PMP的培訓課程。
▌PMBOK Guide傳送門:專案管理知識體系指南PMBOK® Guide
https://reurl.cc/5v8567
▌線上課程:PMP Certification Exam Preparation | Udemy
https://reurl.cc/Ajy7o8
▌推薦書籍:深入淺出PMP(中文版)
https://reurl.cc/LWXmRX
3. 進行模擬考試練習:通過做模擬考試練習來熟悉考試題型和範圍,這有助於提高應對考試的能力。PMI官方網站提供了一些模擬考試的資源,也可以通過其他網站或書籍找到相關的練習題。
▌模擬考題:
https://ipasspmp.bnet.tw/paper/view/4
4. 持之以恆:PMP考試是一個相對嚴格和全面的考試,需要持之以恆地學習和準備。保持積極的學習態度和持久的努力,相信自己能夠成功通過考試。
5. 申請考試:完成準備後,通過PMI官方網站提交PMP考試的申請。確保在申請前閱讀並理解相關的申請要求和流程。
準備PMP考試需要結合自學、參加培訓課程和練習模擬考試等多種方法,並且需要充分的時間和精力投入,建議至少花費2至3個月的時間來準備PMP考試。
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