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5本免费书籍助你掌握数据科学统计学
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了5本免费的统计学书籍，涵盖了数据专业人员所需的各个方面，以实践为导向，包括数据采样、描述统计、概率与随机变量、正态分布、置信区间、假设检验、线性回归、卡方分布等。书籍还详细介绍了如何使用Python进行统计分析。
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关键要点
- 统计学是数据科学的必备技能，学习统计学对数据专业人员至关重要。
- 学习统计学可能会让人感到畏惧，尤其是对于非数学或计算机科学专业的人。
- 文章列出了5本免费的统计学书籍，帮助读者掌握数据科学所需的统计知识。
- 第一本书《Introductory Statistics》提供了应用优先的统计学入门，涵盖采样、描述统计、概率、正态分布等主题。
- 第二本书《Introduction to Modern Statistics》专注于数据分析的统计基础，包括数据介绍、探索性数据分析和回归建模。
- 第三本书《Think Stats》通过Python帮助读者学习统计概念，涵盖探索性数据分析、概率分布、假设检验等。
- 第四本书《Computational and Inferential Thinking》为数据科学提供统计基础，内容包括数据科学介绍、Python编程和回归分析。
- 第五本书《Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers》介绍贝叶斯方法和概率编程，使用PyMC库进行学习。
- 这些书籍结合理论与实践，旨在提升读者的数据科学技能，帮助更好地处理真实世界的数据集。
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