نبذة عن الكتاب:

الاحتمالية والإحصاء لعلوم البيانات: Math + R + تغطي البيانات "math stat" - التوزيعات والقيمة المتوقعة والتقدير وما إلى ذلك - ولكنها تأخذ عبارة "Data Science" في العنوان على محمل الجد:

* يتم استخدام مجموعات البيانات الحقيقية على نطاق واسع.
* يتم دعم جميع تحليل البيانات بواسطة ترميز R.
* يشمل العديد من تطبيقات علوم البيانات ، مثل PCA وتوزيعات المزج ونماذج الرسم البياني العشوائية ونماذج Hidden Markov والانحدار الخطي واللوجستي والشبكات العصبية.
* يوجه الطالب إلى التفكير النقدي في "كيف" و "لماذا" الإحصائيات ، و "رؤية الصورة الكبيرة".
* ليست موجهة "نظرية / برهان" ، ولكن المفاهيم والنماذج مذكورة بطريقة دقيقة رياضيا.
المتطلبات الأساسية هي حساب التفاضل والتكامل ، وبعض جبر المصفوفة ، وبعض الخبرة في البرمجة.

Probability and Statistics for Data Science: Math + R + Data covers "math stat"—distributions, expected value, estimation etc.—but takes the phrase "Data Science" in the title quite seriously:

* Real datasets are used extensively.

* All data analysis is supported by R coding.

* Includes many Data Science applications, such as PCA, mixture distributions, random graph models, Hidden Markov models, linear and logistic regression, and neural networks.

* Leads the student to think critically about the "how" and "why" of statistics, and to "see the big picture."

* Not "theorem/proof"-oriented, but concepts and models are stated in a mathematically precise manner.

Prerequisites are calculus, some matrix algebra, and some experience in programming.