Сегодня я решил вспомнить книгу "Статистика и котики" за авторством Владимира Савельева, которая превосходна по замыслу и содержанию - в книге очень простым языком описываются сложные вещи:)

Кажется, что именно в таком стиле надо делать введение в статистику - уж я то знаю, т.к. я еще в школе изучал самостоятельно теорвер, в университете дискретную математику, теорвер, матстаты, теорию массового обслуживания, случайные процессы и вот это все. В университете эти преденты заходили не слишком хорошо, т.к. я не понимал применимость всей этой теории. И только лет 5-6 назад я понял зачем вся эта математика, когда стало ясно, что machine learning, deep machine learning и вот это все позволяет решать бизнес-задачи.Тогда я подсел на курсы с Coursera и Edx и прошел штук 7-8 по матстатам и поигрался с языком Python и R. Мне очень нравилась практическая направленность. Но даже в тех курсах не было такой легкости описания как в этой вводной книге относительно котиков.

P.S. Моя бумажная книга оказалась с браком и для того, чтобы прочитать всю книгу мне пришлось еще искать электронную веррсию. В моем бумажном экземпляре книги,не хватало 16 страниц, начиная с 81 и заканчивая 96 включительно. Вместо этих 16 страниц повторно идут дубли страниц с 33 по 48 включительно:) Мне было печально, что такая крутая книга издается с таким откровенным браком. Надеюсь, что только я оказался таким "счастливчиком" нерепрезентативным относительно генеральной совокупности любителей книг по статистике. И, в итоге, остальные книголюбы получили полную версию книги. Кстати, на отсутствующие страницы пришлась глава 9, посвященная тому "Как сделать котика счастливым или основы корелляционного анализа". В итоге, я чувствовал себя несчастным, т.к. не смог из своей книги узнать о том, как сделать котика счастливым - для этого пришлось еще качать pdf'ку и читать эту главу там:)

#PopularScience #Mathematics #Statistics #ForBeginners