مقدمة للتعلم الإحصائي: مع التطبيقات في بايثون (نصوص سبرينغر في الإحصاء) الطبعة 2023
تقدم مقدمة للتعلم الإحصائي نظرة عامة يمكن الوصول إليها في مجال التعلم الإحصائي
MQDMLA 'LLTLM 'AL' S ': MA-T-A-A-A-Y-A (NASUS 'SUBRY-N-S-S-R-A-L-A-S-A-S-A-S-A-H (NASU-S-S-S-S-A-N-S-S-S-S-S-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A 2023
منتج #: 74381285

MQDMLA 'LLTLM 'AL' S ': MA-T-A-A-A-Y-A (NASUS 'SUBRY-N-S-S-R-A-L-A-S-A-S-A-S-A-H

منتج #: 74381285

KWD 24

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from أمريكا

متوفر فى المخزون
أمريكا مستورد من متجر USA

كمية:

اطلب الآن واحصل عليه حول الثلاثاء, يوليو 21
أفضل شركائنا اللوجستيين
  • fedex
  • dhl
  • aramex
تقدم مقدمة للتعلم الإحصائي نظرة عامة يمكن الوصول إليها في مجال التعلم الإحصائي
كفالة يو كير:
لا شيء
اختر الباقة
fast shipping

شحن
سريع

free return

استرجاع
مجاني*

تغليف أمن

تغليف أمن

منتجات أصلية %100

منتجات أصلية %100

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
knet payment
visa payment
mastercard payment
deema payment
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.

مايفيد

تطبيقات عملية
يركز على تطبيقات العالم الحقيقي للتعلم الإحصائي باستخدام بايثون، مما يجعلها في متناول الممارسين والطلاب على حد سواء.
تغطية شاملة
يغطي مجموعة واسعة من الأساليب الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي، مما يوفر أساسًا شاملاً للمتعلمين على جميع المستويات.
نهج سهل الاستخدام
تم تصميمه مع وضع الوضوح في الاعتبار، ويضم تفسيرات وأمثلة مفصلة تبسط المفاهيم المعقدة لتسهيل الفهم.

تفاصيل المنتج

Get your copy of An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python from Ubuy الكويت. Explore the world of statistics with practical Python applications.
  • العنوان: مقدمة في التعلم الإحصائي: مع التطبيقات في Python
  • جزء من نصوص Springer في سلسلة الإحصائيات
  • تم إصدار الإصدار الأول في عام 2023
  • يتضمن تطبيقات بلغة برمجة Python
  • يقدم مقدمة لطرق التعلم الإحصائي
  • مناسبة للمهتمين بتحليل البيانات والتعلم الآلي
وزن العنصر1.4 رطل (640 غرام)

من يجب أن يشتري؟

Suitable For
  • الطلاب المبتدئين

    مثالية للطلاب الجدد في التعلم الإحصائي ويبحثون عن تفسيرات واضحة وتطبيقات عملية باستخدام بايثون.

  • علماء البيانات

    مفيد لعلماء البيانات الذين يسعون إلى تعزيز مهاراتهم في التحليل الإحصائي من خلال مشاريع وتمارين بايثون العملية.

  • المعلمين

    مورد رائع للمدرسين الذين يريدون كتابًا دراسيًا شاملاً لتدريس منهجيات التعلم الإحصائي في بايثون.

Not Suitable For
  • الإحصائيون المتقدمون

    قد لا تلبي احتياجات الإحصائيين المتقدمين الذين يبحثون عن رؤى نظرية متعمقة تتجاوز التطبيقات العملية.

  • القراء غير الرسميين

    غير مناسب لأولئك الذين يبحثون عن قراءة خفيفة ؛ يتطلب المحتوى دراسة مركزة ومشاركة مع المفاهيم الإحصائية.

  • المستخدمون غير الثعبان

    قد يواجه القراء الذين ليسوا على دراية ببرمجة بايثون صعوبة في فهم التطبيقات والأمثلة المقدمة في جميع أنحاء الكتاب.

وصف المنتج

MQDMLA 'LLTLM 'AL' S ': MA-T-A-A-A-Y-A (NASUS 'SUBRY-N-S-S-R-A-L-A-S-A-S-A-S-A-H (NASU-S-S-S-S-A-N-S-S-S-S-S-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A 2023

هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

أسئلة وأجوبة العملاء

  • سؤال: ما هي المواضيع التي يتم تناولها في 'مقدمة للتعلم الإحصائي: مع التطبيقات في بايثون؟

    إجابه: يغطي هذا الكتاب مجموعة شاملة من المواضيع الأساسية للتعلم الإحصائي، بما في ذلك أساليب الانحدار، والتصنيف، وطرق إعادة أخذ العينات، واختيار المتغيرات. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يتعمق في المفاهيم المتقدمة مثل التعلم الجماعي، والأساليب القائمة على الأشجار، ودعم آلات المتجهات. يتم توضيح كل موضوع بأمثلة عملية باستخدام Python، مما يجعله مصدرًا مناسبًا لعشاق البيانات والمهنيين الذين يتطلعون إلى تحسين مهاراتهم التحليلية. ومن خلال تعلم هذه التقنيات، يمكن للقراء تعزيز قدرتهم على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات في مجالات مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق.
  • سؤال: من هو الجمهور المستهدف لهذا الكتاب?

    إجابه: يستهدف الكتاب في المقام الأول طلاب المرحلة الجامعية والدراسات العليا في الإحصاء وعلوم البيانات والتخصصات ذات الصلة، بالإضافة إلى المهنيين الذين يسعون إلى فهم التطبيقات العملية لتقنيات التعلم الإحصائي. وهي مكتوبة بطريقة يسهل الوصول إليها، مما يجعلها مفيدة للأفراد الذين لديهم خلفية أساسية في الإحصاء أو البرمجة. يمكن للقراء تعزيز معرفتهم الإحصائية وتطبيق هذه المفاهيم في سيناريوهات الحياة الواقعية، مما يعزز فهمًا أعمق لتحليل البيانات وتفسيرها.
  • سؤال: كيف تختلف هذه الطبعة عن الطبعات السابقة؟

    إجابه: تتضمن نسخة 2023 محتوى محدثًا يعكس أحدث التطورات والاتجاهات في التعلم الإحصائي وعلوم البيانات. ويتميز بتطبيقات بايثون المحسنة مع أمثلة أكثر عملية، مما يحسن قدرة القارئ على تطبيق المفاهيم النظرية على مشاكل العالم الحقيقي. ويمكن أيضًا تقديم فصول جديدة، تقدم نظرة ثاقبة للتقنيات والمنهجيات الحالية التي ظهرت منذ الإصدارات السابقة، مما يسمح للقراء بمواكبة التطورات في هذا المجال.
  • سؤال: هل المعرفة المسبقة بالبرمجة مطلوبة لفهم هذا الكتاب؟

    إجابه: في حين أن وجود فهم أساسي للبرمجة يمكن أن يكون مفيدًا، إلا أن الكتاب مصمم للقراء ذوي مستويات مختلفة من الخبرة. ويقدم المفاهيم الأساسية لبايثون ويوفر إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية تنفيذ التقنيات الإحصائية باستخدام اللغة. يتيح هذا النهج للمبتدئين فهم مهارات البرمجة الأساسية إلى جانب التعلم الإحصائي مع منح المبرمجين الأكثر خبرة الأدوات اللازمة لتطبيق معارفهم بشكل فعال في سياقات تحليل البيانات.
  • سؤال: هل يمكن أن يكون هذا الكتاب مفيدًا لعلماء البيانات العصاميين؟

    إجابه: قطعاً! "مقدمة للتعلم الإحصائي: مع التطبيقات في بايثون" مفيدة بشكل خاص لعلماء البيانات الذين علموا أنفسهم بأنفسهم والذين يبحثون عن نهج منظم لتعلم المفاهيم والمنهجيات الإحصائية. من خلال تفسيراته الواضحة والأمثلة العملية والتمارين العملية، يمكن للمتعلمين بناء خبراتهم تدريجيا في المجالات الرئيسية للتعلم الإحصائي. هذا الكتاب بمثابة دليل الدراسة ومرجعا على حد سواء، مما يجعلها موردا لا تقدر بثمن لأولئك الذين يتابعون مهنة في علوم البيانات بشكل مستقل.
  • سؤال: ما هي بعض التطبيقات العملية للتقنيات التي تمت مناقشتها في الكتاب؟

    إجابه: التقنيات التي يغطيها هذا الكتاب لها تطبيقات واسعة النطاق عبر مختلف الصناعات. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل الانحدار في التمويل لتقييم المخاطر والتنبؤ بها، في حين أن تقنيات التصنيف ضرورية في الرعاية الصحية للتنبؤ بنتائج المرضى. علاوة على ذلك، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التي تمت مناقشتها أن تعزز تجزئة العملاء في مجال التسويق، وتحسين سلاسل التوريد في مجال الخدمات اللوجستية، وتحسين اكتشاف الاحتيال في الخدمات المصرفية. تعمل هذه المنهجيات على تمكين المهنيين من الاستفادة من البيانات بشكل فعال لاتخاذ قرارات مستنيرة.
  • سؤال: هل هناك أي مواد تكميلية مدرجة في الكتاب?

    إجابه: نعم، يتضمن الكتاب في كثير من الأحيان مواد تكميلية مثل مجموعات البيانات ومقتطفات التعليمات البرمجية وموقع ويب مصاحب. تعزز هذه الموارد تجربة التعلم من خلال توفير الممارسة العملية والأدوات التي يمكن للقراء استخدامها لتطبيق المفاهيم التي تمت مناقشتها في كل فصل. إنها توفر وسيلة عملية لتجربة التقنيات التي يتم تدريسها في الكتاب، مما يدعم الفهم الأعمق للمادة والاحتفاظ بها بينما يعمل القراء من خلال مجموعات بيانات حقيقية.
  • سؤال: هل يتضمن هذا الكتاب تمارين عملية?

    إجابه: نعم، تتضمن 'مقدمة للتعلم الإحصائي: مع التطبيقات في بايثون' العديد من التمارين في نهاية كل فصل. تم تصميم هذه التمارين لتعزيز المفاهيم المستفادة وتشجيع الخبرة العملية في التقنيات الإحصائية باستخدام بايثون. من خلال الانخراط في هذه التمارين، يمكن للقراء اكتساب رؤى عملية وتعميق فهمهم، وإعدادهم لتطبيقات العالم الحقيقي للتعلم الإحصائي في حياتهم المهنية أو دراساتهم.
  • سؤال: ما هي أهمية Python في هذا الكتاب؟

    إجابه: تلعب Python دورًا محوريًا في هذا الكتاب لأنها واحدة من أكثر لغات البرمجة استخدامًا على نطاق واسع في علوم البيانات والتحليل الإحصائي. اختار المؤلفون Python لإثبات المفاهيم الإحصائية بسبب قابليتها للقراءة وتعدد استخداماتها ومكتباتها القوية مثل NumPy و Pandas و Scikit-learn. من خلال تعلم التقنيات الإحصائية من خلال Python ، يمكن للقراء اكتساب مهارات برمجة قيمة إلى جانب معرفتهم الإحصائية ، مما يسمح بتحليل البيانات الشامل وتطوير النموذج.
  • سؤال: أين يمكنني شراء "مقدمة للتعلم الإحصائي: مع تطبيقات في بايثون" في الكويت؟

    إجابه: يمكنك شراء 'مقدمة للتعلم الإحصائي: مع التطبيقات في بايثون، نصوص سبرينغر في الإحصاء 2023 الطبعة' بشكل ملائم من خلال Ubuy، الذي يقدم مجموعة واسعة من الكتب والمواد التعليمية. توفر Ubuy منصة سهلة الاستخدام للعثور على الأدبيات الأكاديمية، ويمكنك استكشاف مجموعة عناوينها لتأمين نسختك. استمتع بتجربة تسوق سلسة مع Ubuy، مما يجعلها وجهة نظرك للحصول على الموارد الأكاديمية والمهنية.

Probability & Statistics مراجعة تحريرية

لم يتم العثور على مراجعات تحريرية

مراجعات العملاء وتقييماتهم

4.0
1 تقييمات العملاء
  • 5 نجمة
    0%
  • 4 نجمة
    100%
  • 3 نجمة
    0%
  • 2 نجمة
    0%
  • 1 نجمة
    0%

أضف تقييم لهذا المنتج

شارك أفكارك مع عملاء آخرين

منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري

AA
Ahmed
مشتري موثّق

“Very good the same exact product that i wanted good shipping and delivery”

10 June 2026 · عبر Trustpilot
EA
Esrra
مشتري موثّق

“The product was closed safely.”

9 June 2026 · عبر Trustpilot
AA
Abdulwahab
مشتري موثّق

“Very satisfied thank you for every thing .. best regards”

Jan 31, 2026 · عبر Trustpilot
WA
Waleed
مشتري موثّق

“I received the product and it is very good — I’m really impressed with how great it works! I will be happy to share my feedback on the website.”

11 Feb 2026 · عبر Trustpilot
AA
ajyad
مشتري موثّق

“product was exceptional these products make work very well”

2 Feb 2026 · عبر Trustpilot
الخروج الآمن شحن عالمي إسترجاع سهل منتجات أصلية

تاريخ سعر المنتج

معلومات مهمة

  • القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
  • ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.