Bewertung:
Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die Datenwissenschaft anhand realistischer Fallstudien, die auf algorithmischen Konzepten aufbauen. Es ist für Anfänger zugänglich und bietet wertvolle Einblicke für erfahrene Entwickler. Einige Nutzer sind jedoch der Meinung, dass es an grundlegenden Details und Strenge mangelt, wodurch es für Leser ohne Vorkenntnisse oder Erfahrung mit Python und Data-Science-Tools weniger geeignet ist.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung mit realistischen Fallstudien, die verschiedene Data-Science-Algorithmen vorstellen.
⬤ Zugänglicher Schreibstil, der eine allzu akademische Sprache vermeidet.
⬤ Bietet herunterladbare Jupyter-Notizbücher zum praktischen Lernen.
⬤ Eine gut organisierte Struktur ermöglicht ein sequentielles Lernen.
⬤ Ermutigt zu praktischen Projekten, die reale Data-Science-Aufgaben widerspiegeln.
⬤ Es fehlt an grundlegenden Informationen für Anfänger, wie z.B. Installationsanweisungen für Tools (z.B. Anaconda, Jupyter).
⬤ Einige Nutzer bemängelten Ungenauigkeiten in den Erklärungen der wichtigsten statistischen Konzepte.
⬤ Codeblöcke können aufgrund ihrer Formatierung schwer zu lesen sein.
⬤ Der Inhalt springt manchmal umher, was es schwer macht, ihm zu folgen, wenn er nicht der Reihe nach gelesen wird.
(basierend auf 8 Leserbewertungen)
Data Science Bookcamp: Five Real-World Python Projects
Lernen Sie Data Science mit Python, indem Sie fünf reale Projekte erstellen. Im Data Science Bookcamp werden Sie Ihre Python-Kenntnisse testen und ausbauen und lernen, die Art von offenen Problemen zu lösen, an denen professionelle Datenwissenschaftler täglich arbeiten.
Im Data Science Bookcamp testen und erweitern Sie Ihre Python-Kenntnisse und lernen, mit offenen Problemen umzugehen, mit denen sich professionelle Datenwissenschaftler täglich beschäftigen.
Das Data Science Bookcamp ist ein umfassendes Set von herausfordernden Projekten, die sorgfältig entwickelt wurden, um Ihre Data Science-Fähigkeiten vom Anfänger zum Meister zu entwickeln. Der erfahrene Datenwissenschaftler Leonard Apeltsin stellt fünf zunehmend schwierige Übungen zusammen, die Ihre Fähigkeiten an der Art von Problemen testen, die Sie in der realen Welt antreffen würden. Bei der Lösung jeder Aufgabe erwerben und erweitern Sie Ihre Kenntnisse in Data Science und Python, die Sie als professioneller Datenwissenschaftler nutzen werden.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
| ISBN: | 9781617296253 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 600 |
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