La beauté des statistiques
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Description
Introduction au livre
96 histoires statistiques pleines d'humour et de sagesse !
Le manuel de statistiques/IA le plus vendu en Chine !
Ce livre commence par des statistiques et aborde les données, les mathématiques et la visualisation des données.
Bien entendu, nous n'oublions pas de décrire non seulement les modèles et méthodes statistiques, mais aussi les technologies du big data et les pièges liés aux données.
Le sens contenu dans chaque chapitre est tout à fait unique et se situe à un niveau différent de celui de tout ouvrage professionnel ou manuel existant.
La structure du livre est remarquable, ses analyses sont à la fois profondes et simples, et son contenu embrasse tout, du passé à l'avenir.
À la fin de chaque chapitre se trouvent des histoires et des exemples courts, concis, classiques, mais profonds.
Ce récit regorge de sagesse et de connaissances statistiques.
C’est seulement à travers cette histoire simple et classique que l’on peut vraiment apprécier la beauté des statistiques.
Le manuel de statistiques/IA le plus vendu en Chine !
Ce livre commence par des statistiques et aborde les données, les mathématiques et la visualisation des données.
Bien entendu, nous n'oublions pas de décrire non seulement les modèles et méthodes statistiques, mais aussi les technologies du big data et les pièges liés aux données.
Le sens contenu dans chaque chapitre est tout à fait unique et se situe à un niveau différent de celui de tout ouvrage professionnel ou manuel existant.
La structure du livre est remarquable, ses analyses sont à la fois profondes et simples, et son contenu embrasse tout, du passé à l'avenir.
À la fin de chaque chapitre se trouvent des histoires et des exemples courts, concis, classiques, mais profonds.
Ce récit regorge de sagesse et de connaissances statistiques.
C’est seulement à travers cette histoire simple et classique que l’on peut vraiment apprécier la beauté des statistiques.
- Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.
Aperçu
indice
Chapitre 1 : Statistiques et sciences 1
1.1 Monde stochastique 4
1.1.1 Physicien jouant au Pocketball 4
1.1.2 Dieu joue-t-il aux dés ? 7
1.1.3 Arrestation du tueur en série n° 11
1.1.4 Mathématiciens qui lancent des pièces 14
1.2 Comprendre les probabilités 18
1.2.1 Distribution des prix du jeu 18
1.2.2 6 nombres consécutifs et 14 nombres consécutifs 22
1.2.3 Chèvre derrière l'hôte 25
1.2.4 Retrouver le sous-marin manquant 29
1.3 Raisonnement statistique et modèles 32
1.3.1 Femme dégustant du thé 32
1.3.2 « Éboueur » Sortez 37
1.3.3 Le miracle du Six Sigma 40
1.3.4 Pomme de Newton 43
1.4 Statistiques et sciences 45
1.4.1 Le château de Jida et la nouvelle armée 45
1.4.2 Deep Blue et AlphaGo 48
1.4.3 Médecine chinoise et médecine occidentale 51
1.4.4 Tous les modèles sont erronés 55
Chapitre 2 Données et mathématiques 59
2.1 Données et espace 62
2.1.1 Les bugs du monde multidimensionnel 62
2.1.2 Matrice et transformateur 66
2.1.3 Arithmétique numérique et équations linéaires 71
2.1.4 Les vingt-huit nombres et le zodiaque 74
2.2 Variables aléatoires et distributions 79
2.2.1 La pièce de Bernoulli 79
2.2.2 Quelques rencontres et un étrange 37 83
2.2.3 Distribution normale de De Moivre 86
2.2.4 La démarche de l'ivrogne 89
2.3 Découverte des données 91
2.3.1 Le navire de Thésée 91
2.3.2 Du sexe au poids 93
2.3.3 Âge et Âge général 96
2.3.4 Dossier d'examen physique 100
2.4 Fondements des statistiques mathématiques 102
2.4.1 Table des spectateurs et Il-yeop Ji-chu 102
2.4.2 Les tactiques du joueur malfaisant 105
2.4.3 Salaire moyen 108
2.4.4 Soja et plumes de paon 112
Chapitre 3 Visualisation des données 117
3.1 Graphiques statistiques en histoire 120
3.1.1 Hadowa et Graffiti 120
3.1.2 Prévention du choléra à Londres 121
3.1.3 La Rose du Rossignol 123
3.1.4 Expéditions napoléoniennes 126
3.2 Données et visualisation 129
3.2.1 Robe de la Reine 129
3.2.2 Toile et papier 131
3.2.3 Le prince Simsu et le peintre de Daraeki 134
3.2.4 Navette spatiale Challenger 137
3.3 Graphique des statistiques de base 140
3.3.1 Les secrets du geyser Old Faithful 140
3.3.2 L'initiateur des graphiques statistiques 142
3.3.3 La poésie du vieil État 145
3.3.4 Graphique du mouvement émergent 148
3.4 Relations entre les données 150
3.4.1 Orbite de Polyma 150
3.4.2 Plus hauts sommets des 50 États 153
3.4.3 Survivants du Titanic 156
3.4.4 Le visage de Chernov 158
Chapitre 4 Modèles et méthodes 161
4.1 Modèles statistiques fréquemment utilisés 164
4.1.1 Le Soleil et les Marées 164
4.1.2 Attaque par réduction dimensionnelle 168
4.1.3 Le client est roi 173
4.1.4 Tendances boursières 177
4.2 Apprentissage automatique 181
4.2.1 La légende de la bière et des couches 181
4.2.2 Trouver la « fille d’un parent parfait » 185
4.2.3 Il vaut mieux tuer la mauvaise personne que de ne jamais rater sa cible. 188
4.2.4 Arbres et forêts 194
4.3 Intelligence artificielle 201
4.3.1 Les deuxième et troisième étapes de l'intelligence artificielle 201
4.3.2 Le passé et le présent de l'apprentissage profond 204
4.3.3 Nerf mystérieux 207
4.3.4 Filtre Beautiful 212
4.4 Autres méthodes d'analyse 217
4.4.1 Thé, alcool, Pepsi-Cola 217
4.4.2 Monte Carlo et la bombe atomique 222
4.4.3 Écriture du médecin 224
4.4.4 Papillon du désert 229
Chapitre 5 : L'ère du Big Data 233
5.1 Histoire de la technologie 236
5.1.1 Origines des statistiques 236
5.1.2 L'avènement de l'ère de l'information 238
5.1.3 Exploration de données et intelligence d'affaires 241
5.1.4 Une nouvelle ère à l'ère du Big Data 243
5.2 Outils d'analyse 247
5.2.1 Qui a dit que les novices ne pouvaient pas faire d'analyse de données ? 247
5.2.2 Logiciel d'analyse concurrentielle 250
5.2.3 Le favori des développeurs Full-Stack 254
5.2.4 Ma R 256 préférée
5.3 Cadre informatique 260
5.3.1 L'éléphant dans le réfrigérateur 260
5.3.2 Commandant des soldats et commandant des généraux 263
5.3.3 Tigre électrique et fourmi électrique 266
5.3.4 L'avenir de la loi de Moore 270
5.4 Applications dans l'industrie du Big Data 274
5.4.1 L'essor d'Internet 274
5.4.2 Point de départ du trafic 276
5.4.3 Sources de revenus 278
5.4.4 Produits susceptibles de vous plaire et comment leur faire plaisir 282
Chapitre 6 : Pièges liés aux données 287
6.1 Ne pas voir la forêt à cause des arbres 290
6.1.1 Le Scorpion curieux 290
6.1.2 La malédiction du vainqueur 292
6.1.3 Le prix pour abattre un avion est de 295
6.1.4 Un lien avec la Déesse 297
6.2 Corrélation et causalité 300
6.2.1 Feu et boissons chaudes 300
6.2.2 Les secrets des articles populaires 302
6.2.3 La Cité de Neige et de Feu 303
6.2.4 Un nom est-il vraiment si important ? 305
6.3 Échantillons et enquêtes 308
6.3.1 L'élection présidentielle américaine imprévisible 308
6.3.2 Données asymétriques Durex 311
6.3.3 La légende du chanceux 313
6.3.4 Limogeage du président de Harvard 316
6.4 L'Œdö de la figure 318
6.4.1 Variations de revenus 318
6.4.2 Péages et arrêts 320
6.4.3 Évasion de l'aile est 322
6.4.4 Raccord toxique 326
Référence 331
Recherche 335
1.1 Monde stochastique 4
1.1.1 Physicien jouant au Pocketball 4
1.1.2 Dieu joue-t-il aux dés ? 7
1.1.3 Arrestation du tueur en série n° 11
1.1.4 Mathématiciens qui lancent des pièces 14
1.2 Comprendre les probabilités 18
1.2.1 Distribution des prix du jeu 18
1.2.2 6 nombres consécutifs et 14 nombres consécutifs 22
1.2.3 Chèvre derrière l'hôte 25
1.2.4 Retrouver le sous-marin manquant 29
1.3 Raisonnement statistique et modèles 32
1.3.1 Femme dégustant du thé 32
1.3.2 « Éboueur » Sortez 37
1.3.3 Le miracle du Six Sigma 40
1.3.4 Pomme de Newton 43
1.4 Statistiques et sciences 45
1.4.1 Le château de Jida et la nouvelle armée 45
1.4.2 Deep Blue et AlphaGo 48
1.4.3 Médecine chinoise et médecine occidentale 51
1.4.4 Tous les modèles sont erronés 55
Chapitre 2 Données et mathématiques 59
2.1 Données et espace 62
2.1.1 Les bugs du monde multidimensionnel 62
2.1.2 Matrice et transformateur 66
2.1.3 Arithmétique numérique et équations linéaires 71
2.1.4 Les vingt-huit nombres et le zodiaque 74
2.2 Variables aléatoires et distributions 79
2.2.1 La pièce de Bernoulli 79
2.2.2 Quelques rencontres et un étrange 37 83
2.2.3 Distribution normale de De Moivre 86
2.2.4 La démarche de l'ivrogne 89
2.3 Découverte des données 91
2.3.1 Le navire de Thésée 91
2.3.2 Du sexe au poids 93
2.3.3 Âge et Âge général 96
2.3.4 Dossier d'examen physique 100
2.4 Fondements des statistiques mathématiques 102
2.4.1 Table des spectateurs et Il-yeop Ji-chu 102
2.4.2 Les tactiques du joueur malfaisant 105
2.4.3 Salaire moyen 108
2.4.4 Soja et plumes de paon 112
Chapitre 3 Visualisation des données 117
3.1 Graphiques statistiques en histoire 120
3.1.1 Hadowa et Graffiti 120
3.1.2 Prévention du choléra à Londres 121
3.1.3 La Rose du Rossignol 123
3.1.4 Expéditions napoléoniennes 126
3.2 Données et visualisation 129
3.2.1 Robe de la Reine 129
3.2.2 Toile et papier 131
3.2.3 Le prince Simsu et le peintre de Daraeki 134
3.2.4 Navette spatiale Challenger 137
3.3 Graphique des statistiques de base 140
3.3.1 Les secrets du geyser Old Faithful 140
3.3.2 L'initiateur des graphiques statistiques 142
3.3.3 La poésie du vieil État 145
3.3.4 Graphique du mouvement émergent 148
3.4 Relations entre les données 150
3.4.1 Orbite de Polyma 150
3.4.2 Plus hauts sommets des 50 États 153
3.4.3 Survivants du Titanic 156
3.4.4 Le visage de Chernov 158
Chapitre 4 Modèles et méthodes 161
4.1 Modèles statistiques fréquemment utilisés 164
4.1.1 Le Soleil et les Marées 164
4.1.2 Attaque par réduction dimensionnelle 168
4.1.3 Le client est roi 173
4.1.4 Tendances boursières 177
4.2 Apprentissage automatique 181
4.2.1 La légende de la bière et des couches 181
4.2.2 Trouver la « fille d’un parent parfait » 185
4.2.3 Il vaut mieux tuer la mauvaise personne que de ne jamais rater sa cible. 188
4.2.4 Arbres et forêts 194
4.3 Intelligence artificielle 201
4.3.1 Les deuxième et troisième étapes de l'intelligence artificielle 201
4.3.2 Le passé et le présent de l'apprentissage profond 204
4.3.3 Nerf mystérieux 207
4.3.4 Filtre Beautiful 212
4.4 Autres méthodes d'analyse 217
4.4.1 Thé, alcool, Pepsi-Cola 217
4.4.2 Monte Carlo et la bombe atomique 222
4.4.3 Écriture du médecin 224
4.4.4 Papillon du désert 229
Chapitre 5 : L'ère du Big Data 233
5.1 Histoire de la technologie 236
5.1.1 Origines des statistiques 236
5.1.2 L'avènement de l'ère de l'information 238
5.1.3 Exploration de données et intelligence d'affaires 241
5.1.4 Une nouvelle ère à l'ère du Big Data 243
5.2 Outils d'analyse 247
5.2.1 Qui a dit que les novices ne pouvaient pas faire d'analyse de données ? 247
5.2.2 Logiciel d'analyse concurrentielle 250
5.2.3 Le favori des développeurs Full-Stack 254
5.2.4 Ma R 256 préférée
5.3 Cadre informatique 260
5.3.1 L'éléphant dans le réfrigérateur 260
5.3.2 Commandant des soldats et commandant des généraux 263
5.3.3 Tigre électrique et fourmi électrique 266
5.3.4 L'avenir de la loi de Moore 270
5.4 Applications dans l'industrie du Big Data 274
5.4.1 L'essor d'Internet 274
5.4.2 Point de départ du trafic 276
5.4.3 Sources de revenus 278
5.4.4 Produits susceptibles de vous plaire et comment leur faire plaisir 282
Chapitre 6 : Pièges liés aux données 287
6.1 Ne pas voir la forêt à cause des arbres 290
6.1.1 Le Scorpion curieux 290
6.1.2 La malédiction du vainqueur 292
6.1.3 Le prix pour abattre un avion est de 295
6.1.4 Un lien avec la Déesse 297
6.2 Corrélation et causalité 300
6.2.1 Feu et boissons chaudes 300
6.2.2 Les secrets des articles populaires 302
6.2.3 La Cité de Neige et de Feu 303
6.2.4 Un nom est-il vraiment si important ? 305
6.3 Échantillons et enquêtes 308
6.3.1 L'élection présidentielle américaine imprévisible 308
6.3.2 Données asymétriques Durex 311
6.3.3 La légende du chanceux 313
6.3.4 Limogeage du président de Harvard 316
6.4 L'Œdö de la figure 318
6.4.1 Variations de revenus 318
6.4.2 Péages et arrêts 320
6.4.3 Évasion de l'aile est 322
6.4.4 Raccord toxique 326
Référence 331
Recherche 335
Image détaillée
Dans le livre
Ce livre part du principe que le lecteur possède des connaissances de base en mathématiques de niveau collège.
Si vous souhaitez comprendre les méthodes statistiques de base du point de vue des probabilités présentées dans le livre, celui-ci peut servir d'introduction aux statistiques.
De plus, je me suis davantage concentré sur l'introduction de la pensée statistique et des pratiques d'application du big data, en les intégrant à mon expérience dans le secteur.
Même si l'on exclut toutes les formules présentées dans le livre, cela n'affectera pas significativement l'expérience de lecture, et les données pourront être utilisées comme données statistiques à l'ère du big data et de l'intelligence artificielle.
---p.xix
Six Sigma est essentiellement un ensemble de systèmes de gestion.
Son objectif principal est d'améliorer les processus de production et d'éliminer les défauts de qualité, et elle comprend un certain nombre de méthodes statistiques liées au contrôle de la qualité.
Nous allons ici examiner les méthodes d'application et les implications managériales de Six Sigma.
Nous axerons notre discussion sur le raisonnement statistique qui sous-tend Six Sigma, en gardant à l'esprit le concept de faible probabilité.
---p.40
Cette fois-ci, nous avons expliqué les concepts de base et les méthodes de calcul liés aux matrices.
Bien que cela fasse partie des connaissances mathématiques, cela se concentre principalement sur les calculs et non sur les démonstrations ; vous pouvez donc le comprendre plus en profondeur par la pratique ou en utilisant un ordinateur.
La section 5.2.4, « Mon R préféré », présente le langage R, qui est un langage de programmation simple pour les mathématiques/sciences.
En particulier, si vous êtes familiarisé avec les calculs matriciels, vous pourrez vérifier les opérations matricielles de base introduites cette fois-ci à l'aide des fonctions du langage R.
---p.70
Presque tous les logiciels statistiques incluent une fonction histogramme, ce qui nous évite de diviser manuellement les intervalles et de compter le nombre d'intervalles sur l'axe horizontal.
Il vous suffit de choisir le nombre de barres (si elles sont trop denses ou trop larges, le résultat sera inesthétique) et l'histogramme sera créé automatiquement.
On peut observer très facilement les caractéristiques de distribution des données à l'aide d'un histogramme.
Par exemple, comme le montre la figure 3.13, il est clair que la durée et l'intervalle de temps de l'éruption sont distribués de manière bimodale.
Autrement dit, cela signifie que l'onde oscille autour de deux points centraux.
---p.141
Ceci présente un exemple d'analyse en composantes principales de données multidimensionnelles (10 articles sportifs, 10 dimensions).
L'objectif principal de cette analyse était d'interpréter les relations entre les variables, ce qui constitue également l'une des principales applications de l'analyse en composantes principales.
Le champ d'application de cette méthode est naturellement plus large et peut être utilisé, entre autres, pour l'analyse de regroupement et la modélisation d'indices.
Pour en savoir plus sur les applications spécifiques et les principes mathématiques, veuillez consulter les documents spécialisés sur la méthode ACP.
---p.172
La principale technologie actuelle en intelligence artificielle est l'apprentissage profond, une extension du modèle de réseau neuronal.
Pour être honnête, l'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique et une méthode de classification.
Elle peut être considérée comme similaire à des méthodes telles que les arbres de décision et les machines à vecteurs de support.
Cependant, comme la structure de l'apprentissage profond est calquée sur le système nerveux humain, il est très efficace pour résoudre de nombreux problèmes cognitifs.
Et comme le calcul parallèle est si facile avec les GPU, il est souvent considéré comme un vaste domaine d'analyse.
Si vous souhaitez comprendre les méthodes statistiques de base du point de vue des probabilités présentées dans le livre, celui-ci peut servir d'introduction aux statistiques.
De plus, je me suis davantage concentré sur l'introduction de la pensée statistique et des pratiques d'application du big data, en les intégrant à mon expérience dans le secteur.
Même si l'on exclut toutes les formules présentées dans le livre, cela n'affectera pas significativement l'expérience de lecture, et les données pourront être utilisées comme données statistiques à l'ère du big data et de l'intelligence artificielle.
---p.xix
Six Sigma est essentiellement un ensemble de systèmes de gestion.
Son objectif principal est d'améliorer les processus de production et d'éliminer les défauts de qualité, et elle comprend un certain nombre de méthodes statistiques liées au contrôle de la qualité.
Nous allons ici examiner les méthodes d'application et les implications managériales de Six Sigma.
Nous axerons notre discussion sur le raisonnement statistique qui sous-tend Six Sigma, en gardant à l'esprit le concept de faible probabilité.
---p.40
Cette fois-ci, nous avons expliqué les concepts de base et les méthodes de calcul liés aux matrices.
Bien que cela fasse partie des connaissances mathématiques, cela se concentre principalement sur les calculs et non sur les démonstrations ; vous pouvez donc le comprendre plus en profondeur par la pratique ou en utilisant un ordinateur.
La section 5.2.4, « Mon R préféré », présente le langage R, qui est un langage de programmation simple pour les mathématiques/sciences.
En particulier, si vous êtes familiarisé avec les calculs matriciels, vous pourrez vérifier les opérations matricielles de base introduites cette fois-ci à l'aide des fonctions du langage R.
---p.70
Presque tous les logiciels statistiques incluent une fonction histogramme, ce qui nous évite de diviser manuellement les intervalles et de compter le nombre d'intervalles sur l'axe horizontal.
Il vous suffit de choisir le nombre de barres (si elles sont trop denses ou trop larges, le résultat sera inesthétique) et l'histogramme sera créé automatiquement.
On peut observer très facilement les caractéristiques de distribution des données à l'aide d'un histogramme.
Par exemple, comme le montre la figure 3.13, il est clair que la durée et l'intervalle de temps de l'éruption sont distribués de manière bimodale.
Autrement dit, cela signifie que l'onde oscille autour de deux points centraux.
---p.141
Ceci présente un exemple d'analyse en composantes principales de données multidimensionnelles (10 articles sportifs, 10 dimensions).
L'objectif principal de cette analyse était d'interpréter les relations entre les variables, ce qui constitue également l'une des principales applications de l'analyse en composantes principales.
Le champ d'application de cette méthode est naturellement plus large et peut être utilisé, entre autres, pour l'analyse de regroupement et la modélisation d'indices.
Pour en savoir plus sur les applications spécifiques et les principes mathématiques, veuillez consulter les documents spécialisés sur la méthode ACP.
---p.172
La principale technologie actuelle en intelligence artificielle est l'apprentissage profond, une extension du modèle de réseau neuronal.
Pour être honnête, l'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique et une méthode de classification.
Elle peut être considérée comme similaire à des méthodes telles que les arbres de décision et les machines à vecteurs de support.
Cependant, comme la structure de l'apprentissage profond est calquée sur le système nerveux humain, il est très efficace pour résoudre de nombreux problèmes cognitifs.
Et comme le calcul parallèle est si facile avec les GPU, il est souvent considéré comme un vaste domaine d'analyse.
---p.204
Avis de l'éditeur
96 histoires statistiques pleines d'humour et de sagesse !
Le manuel de statistiques/IA le plus vendu en Chine !
Ce livre, écrit par un auteur possédant une connaissance approfondie du cadre théorique macroscopique allant des statistiques classiques aux statistiques modernes, présente 96 récits captivants sur les principaux événements, cas et histoires qui ont marqué le développement de la théorie statistique.
Ce livre, qui allie avec brio textes et formules mathématiques, débute par les statistiques et aborde les données, les mathématiques et la visualisation des données.
Bien entendu, nous n'oublions pas de décrire non seulement les modèles et méthodes statistiques, mais aussi les technologies du big data et les pièges liés aux données.
Le sens contenu dans chaque chapitre est tout à fait unique et se situe à un niveau différent de celui de tout ouvrage professionnel ou manuel existant.
La structure du livre est remarquable, ses analyses sont à la fois profondes et simples, et son contenu embrasse tout, du passé à l'avenir.
À la fin de chaque chapitre se trouvent des histoires et des exemples courts, concis, classiques, mais profonds.
Ce récit regorge de sagesse et de connaissances statistiques.
C’est seulement à travers cette histoire simple et classique que l’on peut vraiment apprécier la beauté des statistiques.
Public cible de ce livre
Une personne possédant des connaissances de base équivalentes à celles des élèves du collège en mathématiques et en théorie des probabilités.
Ceux qui souhaitent acquérir des compétences en pensée statistique et en mégadonnées
Pour ceux qui souhaitent mieux comprendre les concepts statistiques à l'ère de l'intelligence artificielle.
Les programmeurs ou les personnes travaillant dans des secteurs liés aux statistiques et intéressées par l'apprentissage automatique
Recommandation
À l'ère actuelle de l'abondance de données, un bon livre ne doit pas seulement organiser systématiquement les connaissances, mais aussi susciter la joie et la beauté du savoir.
Il doit motiver les lecteurs tout en suscitant chez eux un intérêt pour l'apprentissage, et ce livre y parvient très bien.
Nous avons étayé nos affirmations en citant des sources fiables et en incluant divers exemples liés à la science des données.
Des récits historiques célèbres, des anecdotes amusantes de la vie quotidienne, des sujets tendance sur Internet et des scènes de romans de science-fiction et d'arts martiaux servent tous d'excellents exemples à l'auteur pour expliquer les concepts et les méthodes statistiques.
Nous avons analysé et discuté des problèmes intéressants que nous avons soigneusement sélectionnés, et présenté des solutions tout en dégageant d'importants concepts et méthodes statistiques.
Après avoir lu ce livre, vous comprendrez parfaitement comment les statistiques sont appliquées dans la vie quotidienne.
— Rick Jin, PDG de Flickering.ai
Si les auteurs de manuels de statistiques déguisés en ouvrages de mathématiques avaient ne serait-ce qu'un peu suivi le style de ce livre, il est certain que davantage de jeunes se tourneraient vers des carrières en science des données.
Ça aurait pu l'être.
_ Wu Shizhi, professeur, Université Renmin de Chine
Ce livre, écrit dans une prose élégante, nous apprend à comprendre quantitativement l'ordre et la profonde beauté qui se cachent partout dans le monde.
Si vous voulez réussir à l'ère du big data et de l'intelligence artificielle, vous ne pouvez pas passer à côté de ce livre.
Zhou Tao (周?), professeur à l'Université des sciences électroniques
Ce livre est un excellent ouvrage de statistiques, rédigé dans un style scolaire.
La valeur pratique et les aspects fascinants des statistiques sont expliqués par un style simple et des exemples détaillés, mais aussi pleins d'esprit.
Les statistiques ne sont pas seulement une compétence, elles constituent la « loi » de ce monde que nous devons apprendre et comprendre.
_ Byeong-i-soo (?一?), directeur financier de Lantouz (Investissement paresseux) et membre de 'Tongjizdu (Cité des statistiques)'
Une théorie solide, une pensée originale, des applications captivantes et un récit vivant viennent compléter le tout, offrant aux lecteurs un véritable festin statistique.
_ Chui Xuan (邱怡?), docteur en statistiques de l'université Purdue et membre de 'Tongzhi Zhi Du (Cité des statistiques)'
Les 96 histoires statistiques de ce livre sont toutes amusantes, passionnantes et pleines de sagesse.
Lire ce texte, c'est comme siroter un vin parfumé dans la brise printanière.
_ Wei Taiyun, chef du département de modélisation des données chez Percent et membre de Tongzhi Zhi Du (Ville des statistiques)
Le manuel de statistiques/IA le plus vendu en Chine !
Ce livre, écrit par un auteur possédant une connaissance approfondie du cadre théorique macroscopique allant des statistiques classiques aux statistiques modernes, présente 96 récits captivants sur les principaux événements, cas et histoires qui ont marqué le développement de la théorie statistique.
Ce livre, qui allie avec brio textes et formules mathématiques, débute par les statistiques et aborde les données, les mathématiques et la visualisation des données.
Bien entendu, nous n'oublions pas de décrire non seulement les modèles et méthodes statistiques, mais aussi les technologies du big data et les pièges liés aux données.
Le sens contenu dans chaque chapitre est tout à fait unique et se situe à un niveau différent de celui de tout ouvrage professionnel ou manuel existant.
La structure du livre est remarquable, ses analyses sont à la fois profondes et simples, et son contenu embrasse tout, du passé à l'avenir.
À la fin de chaque chapitre se trouvent des histoires et des exemples courts, concis, classiques, mais profonds.
Ce récit regorge de sagesse et de connaissances statistiques.
C’est seulement à travers cette histoire simple et classique que l’on peut vraiment apprécier la beauté des statistiques.
Public cible de ce livre
Une personne possédant des connaissances de base équivalentes à celles des élèves du collège en mathématiques et en théorie des probabilités.
Ceux qui souhaitent acquérir des compétences en pensée statistique et en mégadonnées
Pour ceux qui souhaitent mieux comprendre les concepts statistiques à l'ère de l'intelligence artificielle.
Les programmeurs ou les personnes travaillant dans des secteurs liés aux statistiques et intéressées par l'apprentissage automatique
Recommandation
À l'ère actuelle de l'abondance de données, un bon livre ne doit pas seulement organiser systématiquement les connaissances, mais aussi susciter la joie et la beauté du savoir.
Il doit motiver les lecteurs tout en suscitant chez eux un intérêt pour l'apprentissage, et ce livre y parvient très bien.
Nous avons étayé nos affirmations en citant des sources fiables et en incluant divers exemples liés à la science des données.
Des récits historiques célèbres, des anecdotes amusantes de la vie quotidienne, des sujets tendance sur Internet et des scènes de romans de science-fiction et d'arts martiaux servent tous d'excellents exemples à l'auteur pour expliquer les concepts et les méthodes statistiques.
Nous avons analysé et discuté des problèmes intéressants que nous avons soigneusement sélectionnés, et présenté des solutions tout en dégageant d'importants concepts et méthodes statistiques.
Après avoir lu ce livre, vous comprendrez parfaitement comment les statistiques sont appliquées dans la vie quotidienne.
— Rick Jin, PDG de Flickering.ai
Si les auteurs de manuels de statistiques déguisés en ouvrages de mathématiques avaient ne serait-ce qu'un peu suivi le style de ce livre, il est certain que davantage de jeunes se tourneraient vers des carrières en science des données.
Ça aurait pu l'être.
_ Wu Shizhi, professeur, Université Renmin de Chine
Ce livre, écrit dans une prose élégante, nous apprend à comprendre quantitativement l'ordre et la profonde beauté qui se cachent partout dans le monde.
Si vous voulez réussir à l'ère du big data et de l'intelligence artificielle, vous ne pouvez pas passer à côté de ce livre.
Zhou Tao (周?), professeur à l'Université des sciences électroniques
Ce livre est un excellent ouvrage de statistiques, rédigé dans un style scolaire.
La valeur pratique et les aspects fascinants des statistiques sont expliqués par un style simple et des exemples détaillés, mais aussi pleins d'esprit.
Les statistiques ne sont pas seulement une compétence, elles constituent la « loi » de ce monde que nous devons apprendre et comprendre.
_ Byeong-i-soo (?一?), directeur financier de Lantouz (Investissement paresseux) et membre de 'Tongjizdu (Cité des statistiques)'
Une théorie solide, une pensée originale, des applications captivantes et un récit vivant viennent compléter le tout, offrant aux lecteurs un véritable festin statistique.
_ Chui Xuan (邱怡?), docteur en statistiques de l'université Purdue et membre de 'Tongzhi Zhi Du (Cité des statistiques)'
Les 96 histoires statistiques de ce livre sont toutes amusantes, passionnantes et pleines de sagesse.
Lire ce texte, c'est comme siroter un vin parfumé dans la brise printanière.
_ Wei Taiyun, chef du département de modélisation des données chez Percent et membre de Tongzhi Zhi Du (Ville des statistiques)
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date de publication : 9 novembre 2020
- Nombre de pages, poids, dimensions : 372 pages | 170 × 225 × 18 mm
- ISBN13 : 9791190665438
- ISBN10 : 1190665433
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Langue coréenne
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