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Practical Statistics for Data Scientists

Partant des concepts statistiques de base, cet ouvrage traite tout ce qu'il faut comprendre des statistiques (distribution, différents types de tests statistiques, regression et prédiction ou encore classification).

Les 2 derniers chapitres abordent des concepts plus avancés (K-Nearest Neighbors, Tree models, Bagging, etc.) liés au Machine Learning supervisé et non supervisé.

Tout au long de la lecture, des exemples sont fournis sous forme de scripts R ou Python.

Assurément une lecture utile si vous devez faire des statistiques et passer de la théorie à la pratique.

Notice bibliographique

BRUCE, Peter, BRUCE, Andrew, GEDECK, Peter. Practical Statistics for Data Scientists. 2^nd ed. Sebastopol : O'Reilly, 2020. 342 p. ISBN 9781492072942