Statistics and Data Visualization in Climate Science with R and Python
Autor Samual S. P. Shen, Gerald R. Northen Limba Engleză Hardback – 30 oct 2023
Apreciem în lucrarea Statistics and Data Visualization in Climate Science with R and Python aplicabilitatea practică imediată a conceptelor teoretice, volumul fiind conceput ca un instrument de lucru esențial pentru cercetarea climatică modernă. Remarcăm modul în care autorii Samual S. P. Shen și Gerald R. North transformă statistica abstractă în soluții computaționale, oferind cititorului codul necesar pentru a procesa date despre încălzirea globală și precipitații în formate standard industriale precum netCDF sau JSON.
Descoperim aici o structură riguroasă, organizată în nouă capitole ce asigură o tranziție fluidă de la fundamentele probabilității și algebrei matriciale către tehnici complexe de analiză a seriilor temporale și metode de reducere a dimensionalității prin componente principale (PCs). Un element distinctiv față de edițiile anterioare sau lucrările fundamentale ale autorilor este includerea unui capitol de introducere în învățarea automată (Machine Learning), reflectând astfel evoluția rapidă a domeniului data science.
Această lucrare reprezintă o alternativă la Climate Mathematics pentru cursurile de meteorologie și hidrologie, cu avantajul unei integrări mult mai profunde a bibliotecilor Python alături de R, oferind astfel o flexibilitate sporită în mediile de cercetare interdisciplinare. Spre deosebire de Statistical Analysis of Climate Series, care se concentrează pe tehnici specifice de analiză a seriilor de temperatură, volumul de față publicat de Cambridge University Press oferă un cadru metodologic mai vast, incluzând vizualizarea avansată a datelor și teledetecția. Tonul este precis și academic, însă prezența exercițiilor și a resurselor pedagogice auxiliare (slide-uri, tutoriale) indică o orientare clară către curriculumul universitar de masterat și doctorat.
Preț: 429.86 lei
Preț vechi: 467.24 lei
-8%
Carte disponibilă
Livrare economică 18 mai-01 iunie
Livrare express 02-08 mai pentru 60.19 lei
Specificații
ISBN-10: 1108842577
Pagini: 458
Dimensiuni: 261 x 208 x 31 mm
Greutate: 1.18 kg
Editura: Cambridge University Press
Colecția Cambridge University Press
Locul publicării:New York, United States
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte studenților și cercetătorilor din climatologie, geografie și ingineria mediului care doresc să stăpânească instrumentele moderne de Data Science. Cititorul câștigă competențe practice în programarea R și Python, învățând să vizualizeze și să interpreteze seturi de date climatice reale. Este resursa ideală pentru a face trecerea de la teoria statistică la analiza computațională necesară în studiile privind schimbările climatice.
Despre autor
Samual S. P. Shen este un expert recunoscut în matematică și statistica aplicată în științele atmosferei, având o experiență vastă în modelarea datelor climatice. Gerald R. North este un pionier în domeniul climatologiei, cunoscut pentru contribuțiile sale la modelele de echilibru energetic și analiza variabilității climatice. Împreună, cei doi autori combină rigoarea matematică cu intuiția fizică, oferind prin acest volum publicat de Cambridge University Press o sinteză actualizată a metodelor computaționale necesare înțelegerii sistemului climatic global.
Descriere scurtă
A comprehensive overview of essential statistical concepts, useful statistical methods, data visualization, and modern computing tools for the climate sciences and many others such as geography and environmental engineering. It is an invaluable reference for students and researchers in climatology and its connected fields who wish to learn data science, statistics, R and Python programming. The examples and exercises in the book empower readers to work on real climate data from station observations, remote sensing and simulated results. For example, students can use R or Python code to read and plot the global warming data and the global precipitation data in netCDF, csv, txt, or JSON; and compute and interpret empirical orthogonal functions. The book's computer code and real-world data allow readers to fully utilize the modern computing technology and updated datasets. Online supplementary resources include R code and Python code, data files, figure files, tutorials, slides and sample syllabi.
Cuprins
1. Basics of Climate Data Arrays, Statistics, and Visualization; 2. Elementary Probability and Statistics; 3. Estimation and Decision Making; 4. Regression Models and Methods; 5. Matrices for Climate Data; 6. Covariance Matrices, EOFs, and PCs; 7. Introduction to Time Series; 8. Spectral Analysis of Time Series; 9. Introduction to Machine Learning; References and Further Reading; Exercises; Index.