Bewertung:
Das Buch „Business Data Science“ von Matt Taddy bietet einen umfassenden Ansatz zum Verständnis und zur Anwendung statistischer Verfahren und des maschinellen Lernens in geschäftlichen Kontexten, wobei der Schwerpunkt auf kausalen Mechanismen und der praktischen Umsetzung gegenüber theoretischen Modellen liegt. Es enthält eine Vielzahl von Code-Beispielen, hauptsächlich in R, die praktische Einblicke in die Analyse von Geschäftsdaten bieten. Aufgrund der vorausgesetzten Vorkenntnisse in Statistik und Programmierung ist es jedoch nicht für Anfänger geeignet.
Vorteile:⬤ Überbrückt die Lücke zwischen theoretischen Modellen und praktischer Umsetzung.
⬤ Bietet einen starken Fokus auf kausale Inferenz und reale Anwendungen.
⬤ Enthält praktische Beispiele und Inline-R-Code, zugänglich über GitHub des Autors.
⬤ Informativ und umfassend, ideal für Personen mit einem Hintergrund in Statistik und Datenwissenschaft.
⬤ Geeignet als Nachschlagewerk für Studenten und Fachleute, die ihr Wissen vertiefen wollen.
⬤ Nicht für Anfänger geeignet; erfordert ein solides Verständnis von Mathematik und Statistik.
⬤ Begrenzte Abdeckung von fortgeschrittenem maschinellem Lernen und KI-Themen.
⬤ Enthält einige Tippfehler und kleinere Ungenauigkeiten.
⬤ Der Schwerpunkt liegt hauptsächlich auf R, was für Python-Benutzer weniger zugänglich sein könnte.
⬤ Einige Leser fanden es weniger fesselnd und eher wie ein Lehrbuch als eine fesselnde Lektüre.
(basierend auf 31 Leserbewertungen)
Business Data Science: Combining Machine Learning and Economics to Optimize, Automate, and Accelerate Business Decisions
Hinweis des Herausgebers: Für Produkte, die von Drittanbietern erworben werden, übernimmt der Herausgeber keine Garantie für Qualität, Echtheit oder den Zugang zu den mit dem Produkt verbundenen Online-Zugängen.
Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Ihre Kunden zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und den Wert Ihres Unternehmens zu steigern
Die Welt der Geschäftsanalytik hat sich verändert, und Data Scientists übernehmen die Führung. Business Data Science führt Sie durch die einzelnen Schritte der Nutzung von maschinellem Lernen zur Implementierung von Best-in-Class Business Data Science. Egal, ob Sie eine Führungskraft sind, die sich intensiv mit Daten beschäftigen möchte, oder ein Ingenieur, der lernen möchte, wie man maschinelles Lernen auf geschäftliche Probleme anwendet, hier finden Sie die Informationen, Einblicke und Werkzeuge, die Sie brauchen, um in der heutigen datengesteuerten Wirtschaft erfolgreich zu sein. Sie lernen, wie Sie:
- die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens anwenden: spärliche Regularisierung, Validierung außerhalb der Stichprobe und Modellierung latenter Faktoren und Themen.
- Verstehen, wie man ML-Tools in realen Geschäftsproblemen einsetzt, bei denen Kausalität wichtiger ist als Korrelation.
- Lösen von Data-Science-Programmen durch Skripting in der Programmiersprache R.
Die heutige Unternehmenslandschaft ist datengetrieben und in ständigem Wandel begriffen. Unternehmen leben und sterben von ihrer Fähigkeit, schnell und effektiv die richtigen Entscheidungen zu treffen und umzusetzen. Bei Business Data Science geht es darum, Data Science richtig zu machen. Es geht um die spannenden Dinge, die rund um Big Data getan werden, um ein florierendes Unternehmen zu führen. Es geht um die Grundsätze, Prinzipien und Best Practices, die Sie für erstklassige Business Data Science kennen müssen.
| ISBN: | 9781260452778 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 352 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
