Cărțile Probabilități și statistica în știința datelor se referă la „statistica matematică” (familii de distribuții, valori așteptate, estimări ale valorilor etc.), dar pune accent deosebit pe partea de „știința datelor” care este inclusă în titlu:

Cu o utilizare extensivă a seturilor de date din cazuri reale, zilnice.

Cu programe scrise în limbajul R, care susțin analizele datelor.

Cu referințe la numeroase aplicații ale științei datelor, cum ar fi, printre altele, analiza componentelor principale (PCA), amestecul de distribuții, modelele de grafuri aleatorii, modelele markoviene ascunse, rețele neuronale, precum și regresia liniară și logistică.

Cu o îndrumare corespunzătoare a studenților, care îi ajută să analizeze cu gândire critică „cum”-urile și „de ce”-urile statistice și să vadă în fiecare caz imaginea de ansamblu.

Cu formularea concepțiilor și modelelor într-un mod precis din punct de vedere matematic, dar fără a adera la dihotomia clasică „formularea teoremei și dovada”.

Bibliografia se adresează studenților cu cunoștințe preliminare în calculul matematic și algebra matricială, precum și o anumită experiență în programarea pe computer.

Întreținere:

• Modele de bază ale probabilităților
• Simularea Monte Carlo
• Variabile aleatoare discrete: Valoarea așteptată
• Variabile aleatoare discrete: Variabilitate
• Familii de distribuții parametrice discrete
• Modele continue de probabilitate
• Statistica: Prefață
• Adaptarea modelelor continue
• Familia distribuțiilor normale
• Introducere în inferența statistică
• Distribuții multidimensionale
• Familia distribuțiilor normale multidimensionale
• Amestecul de distribuții
• Seturi de date cu multiple variabile: Descriere și tehnici de reducere a dimensiunii
• Modelare predictivă
• Economia modelului și supra-adaptarea
• Introducere în lanțurile Markoviene în timp discret
• Introducere rapidă în R
• Algebra matricială