Ebook Thống Kê Mà Mọi Lập Trình Viên Cần [Ấn Bản Lần 1, Tháng 7/2025] [PDF + CODE ] [9317E]
Áp dụng thống kê vào thực tiễn với Python!
Các quyết định dựa trên dữ liệu đều dựa trên thống kê. "Thống Kê Mà Mọi Lập Trình Viên Cần" giới thiệu các phương pháp thống kê và định lượng giúp bạn vượt qua "cảm tính" trong các nhiệm vụ như dự đoán giá cổ phiếu hoặc đánh giá kiểm soát chất lượng, với các ví dụ sử dụng các công cụ phong phú của hệ sinh thái Python.
"Thống Kê Mà Mọi Lập Trình Viên Cần" sẽ hướng dẫn bạn cách:
- ✓ Áp dụng các kỹ thuật thống kê cơ bản và nâng cao.
- ✓ Xây dựng các mô hình dự đoán và mô phỏng.
- ✓ Tối ưu hóa các quyết định trong điều kiện ràng buộc.
- ✓ Interpret & validate result với sự nghiêm ngặt về mặt thống kê.
- ✓ Triển khai các phương pháp định lượng bằng Python.
Trong hướng dẫn thực hành này, tác giả là chuyên gia thống kê sẽ kết hợp lý thuyết đằng sau các kỹ thuật thống kê này với các ứng dụng thực tế dựa trên Python, cung cấp các phương pháp có cấu trúc để giải quyết các quyết định phức tạp. Danh sách code Python được chú thích rõ ràng và có thể tái sử dụng minh họa từng phương pháp, kèm theo các ví dụ bạn có thể làm theo để thực hành các kỹ năng mới của mình.
Về công nghệ:
Cho dù bạn đang phân tích các số liệu hiệu suất ứng dụng, tạo dashboard và report liên quan, hay đắm mình vào một dự án lập trình nặng về số liệu, mọi lập trình viên đều cần biết cách chuyển đổi dữ liệu thô thành insight hữu ích. Statistics và quantitative analysis là những công cụ thiết yếu mà mọi lập trình viên cần để làm rõ sự không chắc chắn, tối ưu hóa kết quả và đưa ra những lựa chọn sáng suốt.
Về cuốn sách:
"Thống Kê Mà Mọi Lập Trình Viên Cần" hướng dẫn bạn cách áp dụng thống kê vào các vấn đề thường gặp trong công việc phát triển phần mềm. Mỗi chương là một hướng dẫn mới. Bạn sẽ được dự đoán thời gian chạy ultramarathon bằng hồi quy tuyến tính, dự báo giá cổ phiếu bằng các mô hình chuỗi thời gian, phân tích độ tin cậy của hệ thống bằng Markov chains, và nhiều hơn nữa. Cuốn sách nhấn mạnh sự cân bằng giữa lý thuyết và thực hành Python, với code được chú thích và các ví dụ thực tế để đảm bảo sự hiểu biết thực tế và khả năng thích ứng trong nhiều ngành nghề.
Bên trong có gì:
- ✓ Probability basic & Distribution.
- ✓ Random variables.
- ✓ Regression.
- ✓ Decision trees & random forests.
- ✓ Time series analysis.
- ✓ Linear programming.
- ✓ Phương pháp Monte Carlo và Markov và nhiều hơn nữa.
Về người đọc:
Các ví dụ có trong Python.
Mục lục:
- ✓ Chương 01. Đặt nền tảng.
- ✓ Chương 02. Khám phá Probability & Counting.
- ✓ Chương 03. Khám phá Probability Distributions & Conditional Probabilities.
- ✓ Chương 04.. Fitting một linear regression.
- ✓ Chương 05. Fitting một logistic regression.
- ✓ Chương 06. Lắp cây quyết định và rừng ngẫu nhiên
- ✓ Chương 07. Fitting time series models.
- ✓ Chương 08. Chuyển đổi dữ liệu thành quyết định với linear programming.
- ✓ Chương 09. Chạy các mô phỏng Monte Carlo.
- ✓ Chương 10. Xây dựng và vẽ biểu đồ một decision tree.
- ✓ Chương 11. Dự đoán trạng thái tương lai với Markov analysis.
- ✓ Chương 12. Kiểm tra và testing naturally occurring number sequences.
- ✓ Chương 13. Quản lý Projects.
- ✓ Chương 14. Visualizing quality control.