日本暢銷No.1!用統計掌握資料,飆增建模效率

資料科學的統計實務

您是否有這樣的問題?

T檢定、F檢定、Tukey檢定、代理人基、多體系統、費雪三原則、訊息準則、希爾準則、主成分分析、獨立成分分析、因素分析、確認偏誤、可得性偏誤、倖存者偏誤、自願者偏誤、賭徒謬誤、後此謬論、自編碼器、自相關、自我迴歸、廣義迴歸分析、斷點迴歸分析…為什麼資料科學這麼多很像又不像的名詞,搞得我昏頭轉向…



日本東京大學江崎貴裕教授的兩本資料科學基礎書,貫通從蒐集、建模、分析、解讀每一個環節的觀念,讓你走上資料科學家的康莊大道!










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資料科學的建模基礎- 別急著coding!
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國立政治大學統計學系副教授/台灣人工智慧學校講師 吳漢銘 推薦
「本書以統計觀念闡述資料的探索、分析及解讀以避免誤區,是一本學習資料科學的好書」
國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 推薦
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國立高雄科技大學副教授 連志元 推薦
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「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦
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國立臺灣大學名譽教授 謝南瑞 推薦
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本系列書特色

資料科學的統計實務

宏觀介紹資料分析的流程,探討過程中所需要的技術、模型、解說分析結果的意義

拒絕展示漂亮數學,改變傳統一直寫程式的教學,帶你直擊資料分析流程的根本觀念

分享專家的成敗案例,助你建立好的資料科學家素養,避免落入陷阱

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整理常見的資料解讀謬論

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模型選擇的概念

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