面向数据科学家的实用统计学
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统计学方法是数据科学的重要组成部分，但极少有数据科学家接受过正规的统计学教育或培训，而关于统计学基础的课程和教材也很少从数据科学的角度进行讲解。本书专门从数据科学的角度阐释重要且实用的统计学概念，重点介绍如何将各种统计学方法应用于数据科学。
* 为什么探索性数据分析是数据科学关键的第 一步
* 随机抽样如何降低偏差、生成高质量数据集
* 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案
* 如何使用回归方法估计结果并检测异常
* 用于预测记录所属类别的主要分类方法
* 从数据中“学习”的统计机器学习方法
* 从未标记数据中提取有意义信息的无监督学习方法
内容简介
本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式，引出统计学中与数据科学相关的关键概念；解释各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度，并给出原因。
作者简介
彼得·布鲁斯（Peter Bruce），知名统计学家，Statistics.com统计学教育学院的创立者兼院长，重采样统计软件的开发者。曾在美国马里兰大学和各种短训班教授重采样统计课程。
安德鲁·布鲁斯（Andrew Bruce），华盛顿大学统计学博士，拥有30多年的统计学和数据科学经验，在多家知名学术期刊上发表过多篇论文。
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