Bewertung:
In den Rezensionen wird „The Data Science Design Manual“ als ein ansprechendes und aufschlussreiches Einführungsbuch für alle, die sich für Datenwissenschaft interessieren, hervorgehoben. Es ist gut gegliedert und bietet intuitive Erklärungen ohne überwältigende mathematische Beweise, wodurch es auch für Anfänger zugänglich ist. Die Kindle-Version weist jedoch erhebliche Formatierungsprobleme auf, und einige Leser merkten an, dass bestimmte Themen, wie Deep Learning, weniger umfassend behandelt werden. Außerdem wurden Bedenken hinsichtlich der Qualität der Lieferung durch bestimmte Anbieter geäußert.
Vorteile:Fesselnde und intuitive Erklärungen, gut organisiert, zahlreiche Beispiele, für Anfänger geeignet, deckt ein breites Spektrum an Data-Science-Themen ab, gutes Storytelling, die Analogien des Autors helfen beim Verständnis, ausgezeichneter Einführungstext.
Nachteile:Kindle-Version hat starke Formatierungsprobleme, einige Themen sind veraltet oder werden nicht eingehend behandelt (z. B. Deep Learning), gelegentliche Lieferprobleme mit dem Buchzustand.
(basierend auf 15 Leserbewertungen)
The Data Science Design Manual
Dieses fesselnde und klar geschriebene Lehrbuch/Referenz bietet eine unverzichtbare Einführung in das schnell wachsende interdisziplinäre Feld der Datenwissenschaft. Es konzentriert sich auf die grundlegenden Prinzipien, um ein guter Datenwissenschaftler zu werden, und auf die Schlüsselkompetenzen, die für den Aufbau von Systemen zur Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten erforderlich sind.
Das Data Science Design Manual ist eine Quelle praktischer Einsichten, die hervorhebt, worauf es bei der Analyse von Daten wirklich ankommt, und ein intuitives Verständnis dafür vermittelt, wie diese Kernkonzepte genutzt werden können. Das Buch legt keinen Schwerpunkt auf eine bestimmte Programmiersprache oder eine Reihe von Datenanalysetools, sondern konzentriert sich auf die Diskussion wichtiger Designprinzipien auf hohem Niveau.
Dieser leicht zu lesende Text eignet sich ideal für Studenten im Grundstudium und in den ersten Semestern, die einen Kurs zur Einführung in die Datenwissenschaft besuchen. Es zeigt auf, dass diese Disziplin an der Schnittstelle von Statistik, Informatik und maschinellem Lernen angesiedelt ist, mit einem ganz eigenen Gewicht und Charakter. Praktiker in diesen und verwandten Bereichen werden dieses Buch auch für das Selbststudium perfekt finden.
Zusätzliche Lernhilfen:
⬤ Enthält "Kriegsgeschichten", die zeigen, wie Datenwissenschaft in der Praxis angewendet wird.
⬤ Enthält "Hausaufgaben" mit einer breiten Palette von Übungen und Projekten zum Selbststudium.
⬤ Bietet einen vollständigen Satz von Vorlesungsfolien und Online-Videovorlesungen unter www.data-manual.com.
⬤ Bietet "Take-Home Lessons", in denen die wichtigsten Konzepte aus den einzelnen Kapiteln erläutert werden.
⬤ Empfiehlt spannende "Kaggle Challenges" von der Online-Plattform Kaggle.
⬤ Highlights "Fehlstarts", die die subtilen Gründe aufzeigen, warum bestimmte Ansätze scheitern.
⬤ Bietet Beispiele aus der Data-Science-Fernsehshow "The Quant Shop" (www.quant-shop.com)
| ISBN: | 9783319554433 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 445 |
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