Buku statistik teratas untuk ilmuwan data

Masalah yang dihadapi perusahaan saat ini bukanlah kurangnya data; sebaliknya, itu adalah banyak data yang sulit ditangani oleh para ilmuwan data. Data besar telah mengganggu industri ilmu data seperti yang kita ketahui, termasuk subjek yang terlibat dengan ilmuwan data. Meskipun statistik belum populer di kalangan ilmuwan data di masa lalu, statistik memainkan peran mendasar yang sangat besar dalam analisis, prediksi, dan inferensi data yang lebih baik. Ini membantu menyisir data dan menyajikan temuan dengan cara yang sederhana, sehingga mengidentifikasi pola dan aspek tersembunyi dari data, yang memainkan peran penting dalam keputusan berbasis data.

Tetapi para ilmuwan data biasanya cenderung kurang memiliki pengetahuan mendalam tentang statistik yang dapat memajukan generasi wawasan mereka. Selain itu, mengingat sifat statistik yang luas, tidak semuanya relevan dengan ilmu data. Mempertimbangkan hambatan ini, Majalah Analytics India telah mengidentifikasi buku statistik teratas yang ditujukan untuk ilmu data.

Sinyal dan Kebisingan: Mengapa Sebagian Besar Prediksi Gagal tetapi Beberapa Tidak

oleh Nate Silver

Ditandai sebagai ‘Salah satu buku paling penting dekade ini’ oleh The New York Times Book Review, The Signal and the Noise adalah panduan komprehensif untuk membuat prediksi yang lebih baik menggunakan model statistik. Buku ini dianggap mempersiapkan para ilmuwan data untuk mengomunikasikan temuan mereka secara jelas dan tepat. Nate Silver adalah blogger populer yang dikenal dengan sistem prediksi kinerja bisbolnya dan prediksinya tentang pemilihan 2008, di antara karya-karya lainnya. Buku ini mengacu pada pembelajarannya dan memandu para ilmuwan data dalam membedakan ‘sinyal sebenarnya’ dari data yang bising, kesalahan prediksi yang harus dihindari, paradoks prediksi, dan lebih banyak lagi melalui kutipan dari beberapa peramal paling sukses di berbagai bidang dan pengalaman kehidupan nyatanya.

Temukan bukunya di sini.

Pikirkan Statistik

oleh Allen B. Downey

Think Stats memperkenalkan probabilitas dan statistik untuk pemrogram Python dan sebagian besar mencakup konsep yang terkait langsung dengan ilmu data. Dengan contoh kode Python, Think Stats melayani programmer dengan pengalaman, mengajari mereka konsep statistik melalui contoh analisis data praktis dan mendorong mereka untuk bekerja pada kumpulan data nyata. Ini didasarkan pada metode Bayesian dan mencakup topik-topik seperti pemikiran statistik, korelasi, regresi pengujian hipotesis, analisis deret waktu, analisis kelangsungan hidup, distribusi, dan metode analisis. Buku Downey lainnya, Think Bayes, mengeksplorasi pemecahan masalah statistik dengan kode Python.

Temukan bukunya di sini.

Statistik Telanjang: Menghilangkan Ketakutan dari Data

Oleh Charles Wheelan

Sebuah buku statistik tingkat lanjut, Naked Statistics, telah dikemukakan untuk membuat ‘statistik menjadi hidup’. Buku ini dimulai dengan konsep dasar seperti distribusi normal dan beralih ke topik yang kompleks. Dipenuhi dengan contoh dan studi kasus, buku ini mengambil langkah kecil dari detail teknis dan berfokus pada konsep yang mendasari analisis statistik. Ini mencakup topik-topik seperti inferensi, korelasi, regresi, dan contoh-contoh praktis.

Temukan bukunya di sini.

Statistik dalam Bahasa Inggris Biasa

oleh Timothy C. Urdan

Statistik dalam Bahasa Inggris Biasa mencakup teknik dan konsep statistik umum dengan cara yang mudah dipahami. Bab-bab yang berbeda dalam buku ini menjelaskan dan mengilustrasikan, dengan contoh, teknik statistik, termasuk tendensi sentral dan deskripsi distribusi, tes-t, regresi, tindakan berulang, ANOVA, dan analisis faktor. Meskipun buku ini tidak ditujukan untuk ilmuwan data, ini adalah buku yang ideal untuk pemula ilmu data dan mencakup topik regresi, distribusi, analisis faktor, dan probabilitas.

Temukan bukunya di sini.

Inferensi Statistik Zaman Komputer

oleh Bradley Efron dan Trevor Hastie

Inferensi Statistik Zaman Komputer mengeksplorasi analisis data dan revolusi ilmu data melalui teori inferensial klasik Bayesian, Frequentist, dan Fisherian. Ini berbicara tentang teori di balik algoritme pembelajaran mesin dengan penjelasan mendalam dan contoh kasus penggunaan pada topik seperti data spam. Topik yang dibahas dalam buku ini meliputi pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pengujian hipotesis, hutan acak, analisis kelangsungan hidup, regresi logistik, Bayes empiris, jackknife dan bootstrap, rantai Markov Monte Carlo dan inferensi setelah pemilihan model. Pada akhirnya, buku ini berspekulasi arah masa depan ilmu data dan statistik.

Temukan bukunya di sini.

Statistik Praktis untuk Ilmuwan Data

oleh Peter Bruce dan Andrew Bruce

Statistik Praktis untuk Ilmuwan Data adalah panduan tentang penerapan metode statistik pada ilmu data melalui contoh kode praktis dan penjelasan untuk istilah statistik. Ditujukan untuk ilmuwan data yang terbiasa dengan bahasa pemrograman R, buku ini adalah referensi cepat untuk memahami cara menggabungkan metode statistik dan menghindari penyalahgunaannya. Buku ini mencakup struktur data, kumpulan data, pengambilan sampel acak, regresi, statistik deskriptif, probabilitas, eksperimen statistik, dan pembelajaran mesin. Kode ini tersedia dalam Python dan R.

Temukan bukunya di sini.

Klasifikasi Pola

Oleh Richard O Duda

Sebuah buku populer yang menjelaskan rumus dan algoritma matematika, Klasifikasi Pola, pertama kali diterbitkan pada tahun 1973 dan diperbarui beberapa tahun yang lalu. Buku ini mempelajari jaringan saraf, pembelajaran mesin, dan pembelajaran statistik dengan metode klasik dan baru. Ini termasuk contoh, studi kasus, dan algoritma untuk menjelaskan teknik khusus dan catatan sejarah. Topik yang dibahas meliputi teori keputusan Bayesian, metode stokastik, pembelajaran dan pengelompokan tanpa pengawasan, fungsi diskriminan linier, teknik nonparametrik, pembelajaran mesin independen algoritma, jaringan saraf multilayer, dan metode non-metrik.

Temukan bukunya di sini.

Matematika Teknik Lanjutan

Oleh Erwin Kreyszig

Awalnya diterbitkan pada tahun 1962 dan diperbarui pada tahun 2015, Matematika Teknik Lanjutan adalah pilihan teoretis yang populer bagi para insinyur, ilmuwan komputer, dan ilmuwan data untuk belajar tentang statistik dan aplikasi praktis. Buku ini mencakup persamaan diferensial, analisis Fourier, analisis vektor, analisis kompleks dan aljabar. Versi terbaru buku ini mengeksplorasi penggunaan teknologi untuk masalah dan proyek konseptual dari lensa statistik dan matematika tingkat lanjut.

Temukan bukunya di sini.

Leave a Comment