Узнайте секреты азартных игр с вероятностью
Я гуглил все, чтобы изучать науку о данных путем самообучения. Путешествие столкнулось с препятствием для изучения статистики.
Большая часть онлайн-контента была посвящена КАК делать что-то на Python и R . Это похоже на построение гистограмм в Python. Но я хотел узнать о части статистики ЧТО и ПОЧЕМУ, чтобы получить четкое представление об основных концепциях.
В интервью Khan Academy Илон Маск заявил, что ПОЧЕМУ обучение помогает нашему мозгу хранить полезные знания. Что и как любого навыка означает использование или технику любого навыка. Часть Почему рассказывает нам больше о решении реальных проблем.
Однажды, просматривая Kaggle, я наткнулся на книгу Статистика в мультфильмах. Книгам уже 20 лет, и у них потрясающие отзывы на Amazon.
Это партнерская ссылка, что означает, что я получу вознаграждение в денежном выражении без дополнительной оплаты для вас.
Позвольте мне объяснить, почему эта книга потрясающая и вам стоит ее попробовать.
1) Порядок :
Тим Феррис в своей знаменитой книге «Четырехчасовой повар» основывается на ускорении обучения и освоении навыков. «То, что большая часть контента, чтобы узнать о чем-либо, не очень хорошо соответствует порядку, в котором нам нужно осваивать навыки».
Я не могу не согласиться с этим. Порядок в том, как преподаются вещи, очень важен при изучении новых навыков.
2) Снижение сложности:
« Любой чертов дурак может сделать это сложным. Чтобы сделать это простым, нужен гений», — Рэй Далио.
Все темы, изложенные в книге, изложены предельно простым языком, понятным для широкой аудитории.
Я изучал курс машинного обучения Эндрю Нг. но концепции продвинутой регрессии из книги действительно зазвенели в моем мозгу.
3) Реальные примеры:
Примеры и тематические исследования из реального мира — отличный способ изучить концепции статистики. Например. Концепции доверительного интервала очень хорошо объясняются в опросах на выборах.
4) История:
Каждую новую задачу нужно решать по-новому. История статистики учит нас тому, как совершенствовались и изобретались методы.
Но подождите, а как насчет практической части статистики.
Ну, для этого у нас есть несколько замечательных книг, в которых объясняются концепции кода на Python и R.
Это партнерская ссылка, что означает, что я получу вознаграждение в денежном выражении без дополнительной оплаты для вас.
Вы также можете посмотреть потрясающие видеоролики StateQuest и блог StatisticsHowTo.
Я надеюсь, что эти ресурсы и книги помогут вам в изучении статистики.
Пожалуйста, проголосуйте и подпишитесь на понравившуюся информацию, упомянутую в статье.
Свяжитесь со мной LinkedIn.
