métodos estatísticos são uma parte crucial da ciência de dados; ainda assim, poucos cientistas de dados têm formação estatística.os cursos e livros sobre estatística básica raramente abordam os tópicos sob a perspectiva da ciência de dados.este guia prático explica como aplicar diversos métodos estatísticos em ciência de dados, ensina a evitar seu mau uso e aconselha sobre o que é importante e o que não é.muitos recursos da ciência de dados incorporam métodos estatísticos, mas carecem de uma perspectiva estatística aprofundada.se você está familiarizado com a linguagem de programação r e tem algum conhecimento estatístico, este guia fará a ponte de forma fácil e acessível. com este livro, você aprenderá: - por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados- como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e resultar um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data- como os princípios do design experimental resultam respostas definitivas- como usar regressão para estimar resultados e detectar anomalias- principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence- métodos de aprendizado de máquina estatístico que ??aprendem? com os dados- métodos de aprendizado não supervisionado para extração de significado de dados não rotulados.
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