Bewertung:
Das Buch wird für seine umfassende Abdeckung von Data Science-Themen und die Beiträge verschiedener Autoren gelobt, was es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Personen wertvoll macht. Einige Rezensenten äußern sich jedoch unzufrieden mit dem Zustand des erhaltenen Buches und weisen auf Probleme beim Korrekturlesen und der Formatierung hin.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung aller Aspekte der Datenwissenschaft
⬤ sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet
⬤ verschiedene Autoren bieten unterschiedliche Perspektiven
⬤ Kapitel können unabhängig voneinander gelesen werden
⬤ erklärt Konzepte hinter Gleichungen in praktischen Kontexten.
⬤ Probleme mit dem physischen Zustand des Buches (Anmerkungen und verwendete Codes)
⬤ benötigt Korrekturlesen und Fehlerkorrektur
⬤ einige Kapitel können für Anfänger schwierig sein
⬤ unnötige Einbeziehung von Code.
(basierend auf 8 Leserbewertungen)
The Handbook of Data Science and AI: Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics
Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft am meisten gesprochen wird, die aber auch am meisten missverstanden werden. Dieses Buch klärt diese Konzepte und vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um sie anzuwenden. Das Buch bietet:
- Einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche von Data Science.
- Fallbeispiele aus der Praxis, um die beschriebenen Konzepte greifbar zu machen.
- Praktische Beispiele, die Ihnen helfen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen.
Das Buch nähert sich dem Thema Data Science von mehreren Seiten. Vor allem zeigt es Ihnen, wie Sie Datenplattformen aufbauen und Data Science Tools und Methoden anwenden. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen - und verschiedenen Interessenvertretern zu erklären - wie Sie aus diesen Techniken einen Nutzen ziehen können, z. B. indem Sie Data Science einsetzen, um Unternehmen dabei zu helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen. Darüber hinaus werden die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft zum Leben erweckt, einschließlich Statistik, Mathematik und rechtliche Überlegungen. Schließlich zeigt das Buch anhand praktischer Fallstudien, wie aus Daten generiertes Wissen verschiedene Branchen nachhaltig verändert.
Enthält diese aktuellen Themen:
- Mathematische Grundlagen: Mathematik für maschinelles Lernen, um Ihnen zu helfen, verschiedene ML-Algorithmen zu verstehen und zu nutzen.
- Maschinelles Lernen: Von statistischen bis hin zu neuronalen Verfahren und von Transformers und GPT-3 bis hin zu AutoML stellen wir gängige Frameworks für die Anwendung von ML in der Praxis vor.
- Verarbeitung natürlicher Sprache: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien.
- Computer Vision: Wie können wir mit Data Science Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen?
- Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, z. B. der Ausbreitung von COVID-19, und Durchführung einer Was-wäre-wenn-Analyse für verschiedene Szenarien.
- ML und KI in der Produktion: Wie verwandelt man Experimente in ein funktionierendes datenwissenschaftliches Produkt?
- Präsentieren Sie Ihre Ergebnisse: Grundlegende Präsentationstechniken für Datenwissenschaftler.
| ISBN: | 9781569908860 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 573 |
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