Bewertung:
Das Buch dient als Einführungshandbuch für Data Science und Python und wird für seine schrittweisen Erklärungen und seine Einfachheit für Anfänger gelobt. Es wird jedoch kritisiert, dass es zu allgemein gehalten ist, es ihm an Tiefe fehlt und das Korrekturlesen unzureichend ist.
Vorteile:Leicht verständliche Erklärungen, gut für Anfänger, bietet einen allgemeinen Überblick über die Datenwissenschaft und nützliche Programmbeispiele zu neuronalen Netzen.
Nachteile:Fehlt an Spezifität und Tiefe, enthält viele Verallgemeinerungen, schlampiges Korrekturlesen, und einige Leser fanden es nicht informativ oder zu komplex mit irrelevanten Codeschnipseln.
(basierend auf 12 Leserbewertungen)
Data Science From Scratch: The #1 Data Science Guide For Everything A Data Scientist Needs To Know: Python, Linear Algebra, Statistics, Coding, A
Die Macht der Datenwissenschaft
Wenn Sie eine neue, gefragte Karriere anstreben, dann sollten Sie weiterlesen.
Datenwissenschaftler verändern die Art und Weise, wie Big Data in verschiedenen Einrichtungen genutzt wird.
Big Data ist allgegenwärtig, aber ohne die richtige Person, die sie interpretieren kann, sind sie bedeutungslos.
Wo also finden Unternehmen diese Personen, die ihnen helfen, ihr Geschäft zu verändern?
Sie könnten diese Person sein
Es ist mittlerweile eine Binsenweisheit, dass Unternehmen voller Daten sind.
Durch den Einsatz von Big Data könnte das US-Gesundheitswesen seine Ausgaben für das Gesundheitswesen um 300 bis 450 Milliarden Dollar senken.
Es ist leicht zu erkennen, dass der Wert von Big Data in der Analyse und Verarbeitung dieser Daten liegt, und genau hier kommt Data Science ins Spiel.
Das Buch Data Science from Scratch enthält:
⬤ Ausführliche Informationen darüber, was Datenwissenschaft ist und warum sie wichtig ist.
⬤ Die Voraussetzungen, die Sie benötigen, um in die Datenwissenschaft einzusteigen.
⬤ Was es bedeutet, ein Datenwissenschaftler zu sein.
⬤ Die Rolle, die Hacking und Coding in der Datenwissenschaft spielen.
⬤ Die verschiedenen Programmiersprachen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden können.
⬤ Warum Python so wichtig ist.
⬤ Wie man lineare Algebra und Statistik verwendet.
⬤ Die verschiedenen Anwendungen der Datenwissenschaft.
⬤ Wie man mit den Daten durch Munging, Bereinigung und mehr arbeitet.
Und vieles mehr.
Der Einsatz von Data Science ist für Unternehmen von großem Nutzen, und der Bedarf an Data Scientists wird weiter steigen.
In dem Maße, wie sich Unternehmen und das Internet verändern, wird sich auch die Datenwissenschaft verändern. Das bedeutet, dass es wichtig ist, flexibel zu sein.
Warum sollte man mit dem Einstieg in die Datenwissenschaft warten, wenn sie die Kosten im Gesundheitswesen um Milliarden von Dollar senken kann?
Wenn Sie in eine neue, ständig wachsende Karriere einsteigen wollen, sollten Sie nicht länger warten. Kaufen Sie dieses Buch noch heute.
| ISBN: | 9783903331167 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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