Statistik Praktis Untuk Developer Dan Data Science
Download Statistik Praktis Untuk Developer Dan Data Science PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Statistik Praktis Untuk Developer Dan Data Science book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages.
Statistik Praktis untuk Developer dan Data Science
Dalam era digital yang penuh dengan data, kemampuan untuk memahami dan menerapkan prinsip statistik telah menjadi kebutuhan esensial bagi developer dan praktisi data science. "Statistik Praktis untuk Developer dan Data Science" menawarkan panduan komprehensif yang menggabungkan teori dan praktik, dirancang khusus untuk mereka yang bekerja di ranah teknologi. Mulai dari konsep dasar statistik, eksplorasi data, hingga penerapan statistik dalam machine learning dan pengembangan software, buku ini menyediakan alat dan teknik yang diperlukan untuk mengambil keputusan berdasarkan data. Dilengkapi dengan contoh kode dalam Python, latihan, dan studi kasus, buku ini menjadi sumber daya yang tak ternilai bagi siapa saja yang ingin mendalami peran statistik di dunia teknologi modern.
PENGANTAR DATA SCIENCE
Data science merupakan bidang ilmu yang berfokus pada ekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data. Tentunya ini melibatkan penggunaan berbagai teknik dan alat untuk menganalisis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan. Dalam buku ini, pembaca dapat mempelajari berbagai konsep dasar dalam data sains, seperti pengumpulan dan pengolahan data, teknik analisis data, serta interpretasi data. Buku ini dirancang dengan bahasa yang mudah dipahami oleh siapa saja, tanpa memandang latar belakang pendidikan atau pengalaman kerja. Buku ini juga dilengkapi dengan contoh kasus dan latihan soal yang dapat membantu pembaca memahami konsep-konsep tersebut secara lebih mendalam. Dengan membaca buku ini, pembaca akan memiliki pemahaman yang lebih baiktentang data sains dan dapat menerapkannya dalam kehidupan sehari-hari.
Applied Spatial Data Analysis with R
Author: Roger S. Bivand
language: en
Publisher: Springer Science & Business Media
Release Date: 2013-06-21
Applied Spatial Data Analysis with R, second edition, is divided into two basic parts, the first presenting R packages, functions, classes and methods for handling spatial data. This part is of interest to users who need to access and visualise spatial data. Data import and export for many file formats for spatial data are covered in detail, as is the interface between R and the open source GRASS GIS and the handling of spatio-temporal data. The second part showcases more specialised kinds of spatial data analysis, including spatial point pattern analysis, interpolation and geostatistics, areal data analysis and disease mapping. The coverage of methods of spatial data analysis ranges from standard techniques to new developments, and the examples used are largely taken from the spatial statistics literature. All the examples can be run using R contributed packages available from the CRAN website, with code and additional data sets from the book's own website. Compared to the first edition, the second edition covers the more systematic approach towards handling spatial data in R, as well as a number of important and widely used CRAN packages that have appeared since the first edition. This book will be of interest to researchers who intend to use R to handle, visualise, and analyse spatial data. It will also be of interest to spatial data analysts who do not use R, but who are interested in practical aspects of implementing software for spatial data analysis. It is a suitable companion book for introductory spatial statistics courses and for applied methods courses in a wide range of subjects using spatial data, including human and physical geography, geographical information science and geoinformatics, the environmental sciences, ecology, public health and disease control, economics, public administration and political science. The book has a website where complete code examples, data sets, and other support material may be found: http://www.asdar-book.org. The authors have taken part in writing and maintaining software for spatial data handling and analysis with R in concert since 2003.