Kontrast
Czcionka:
Szczegółowa informacja o publikacji oznaczonej indntyfikatorem ISBN
Wszystkie metadane publikacji dostępne są pod stabilnym adresem URL:
https://e-isbn.pl/IsbnWeb/record/export_onix.xml?record_id=10518372
Opisy wszystkich publikacji tego wydawcy dostępne są pod stabilnym adresem URL:
https://e-isbn.pl/IsbnWeb/record/export_publisher_onix.xml?publisherId=52868
Opis fizyczny
Skład produktu
publikacja
Forma
forma podstawowa
publikacja elektroniczna on-line
Forma produktu
Publikacja elektroniczna online lub do ściągnięcia
Zawartość
zawartość podstawowa
Hipertekst (linki do zawartości zewnętrznej)
Korzystanie z publikacji
udostępnianie
Dozwolone bez ograniczeń
Opis bibliograficzny
Tytuł
Statystyczna Analiza Danych z Pythonem
Twórca
autor
Flisikowski, Karol
Wydanie
typ wydania
Wydanie
numer wydania
1
miejsce wydania
Gdańsk
Język
język publikacji
polski
Wydawca
imprint
Karol Flisikowski
pełna nazwa wydawcy
Inna rola wydawnicza
dystrybutor treści elektronicznych (host)
GitHub
Data
data wydania
2025-12-10
data upublicznienia metadanych
2025-12-10
Opis marketingowy
Spis treści
Ta interaktywna książka nauczy Cię, jak myśleć o danych i wizualizacji dla eksploracyjnej analizy danych (EDA).
Jak jest formatowany zbiór danych i czy jest to odpowiedni format dla tego, co chcę zrobić? (cz. 1/2)
Czy ten zbiór danych jest reprezentatywny lub czy odzwierciedla obiektywną próbę? (cz. 1/2)
Jakie rozważania etyczne powinienem wziąć pod uwagę podczas uzyskiwania i analizowania danych? (cz. 1/2)
Jakiej metody wizualizacji i analizy danych uzyć dla danej skali pomiarowej zmiennej? (cz. 1/2)
Jak dobrać metodę wnioskowania z próby do zadanego problemu badawczego? (cz. 2/2)
Jaki model jest najbardziej odpowiedni dla tych danych? (cz. 2/2)
W jaki sposób projektować i wdrażać te modele - od [regresji liniowej] (Linear regression) do [maszyn wektorów nośnych] (Support vector machine)? (cz. 2/2)
Jak jest formatowany zbiór danych i czy jest to odpowiedni format dla tego, co chcę zrobić? (cz. 1/2)
Czy ten zbiór danych jest reprezentatywny lub czy odzwierciedla obiektywną próbę? (cz. 1/2)
Jakie rozważania etyczne powinienem wziąć pod uwagę podczas uzyskiwania i analizowania danych? (cz. 1/2)
Jakiej metody wizualizacji i analizy danych uzyć dla danej skali pomiarowej zmiennej? (cz. 1/2)
Jak dobrać metodę wnioskowania z próby do zadanego problemu badawczego? (cz. 2/2)
Jaki model jest najbardziej odpowiedni dla tych danych? (cz. 2/2)
W jaki sposób projektować i wdrażać te modele - od [regresji liniowej] (Linear regression) do [maszyn wektorów nośnych] (Support vector machine)? (cz. 2/2)
Dystrybutor/Dystrybutorzy
GitHub
Dostępna u dystrybutora
Tak
Kategoria statystyczna Biblioteki Narodowej
Podręczniki szkolne i materiały dydaktyczne
Kategoria Thema
KCH
Ekonometria i statystyka ekonomiczna
Kategoria Thema
UFM
Oprogramowanie matematyczne i statystyczne
Temat
statystyka
Temat
analiza danych
Temat
Python
Status/dostępność
Status wydawniczy
Publikacja dostępna
Dostępność w handlu
Publikacja nie ukaże się
Cena
brak ceny
produkt bezpłatny
Opis powiązań
Dodatkowy identyfikator
DOI
https://doi.org/10.5281/zenodo.18175897