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Data Science: Tips and Tricks to Learn Data Science Theories Effectively
Ein beliebter Witz besagt, dass ein Datenwissenschaftler jemand ist, der mehr über Informatik weiß als ein Statistiker und mehr über Statistik als ein Informatiker. Das stimmt zwar weitgehend, aber um ein guter Datenwissenschaftler zu werden, muss man nicht nur diese beiden Schlüsselbereiche beherrschen, sondern auch einige Theorien und Modelle, die für diesen Bereich entscheidend sind. Es hat sich jedoch gezeigt, dass dieser Bereich sehr schwer zu verstehen ist. Datenwissenschaftler sind schnell genervt von den verschiedenen Theorien und Modellen, die sie beherrschen müssen, um sich in diesem Bereich auszuzeichnen.
Die wachsende Bedeutung der Datenwissenschaft hat sie heute zu einem beliebten Bereich der Informatik gemacht. Datenwissenschaftler werden in praktisch allen Bereichen und Berufen gebraucht. Plattformen wie Facebook, Twitter und sogar professionelle Websites wie LinkedIn werden durch Datenwissenschaftler effektiv gestaltet. Der Dienst eines Datenwissenschaftlers wird in Berufen wie Wirtschafts- und Finanzorganisationen, Banken, Gesundheitszentren und sogar Anwaltskanzleien benötigt.
Dieses Buch bietet eine detaillierte Erläuterung der Theorien, Algorithmen, Statistiken und Analysen, die auf den Bereich der Datenwissenschaft anwendbar sind. Es gibt eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie die verschiedenen Theorien der Datenwissenschaft umgesetzt werden. Es erklärt im Detail den Unterschied zwischen den beiden Haupttypen von Regressionen, die wir haben: lineare und nichtlineare Regressionen. Interessante Bereiche wie R-Programmierung, Auktion, Datenextraktion und -analyse, Algorithmen und vieles mehr werden detailliert behandelt.
Data Science beinhaltet die Beherrschung der Statistik, die in diesem Bereich Anwendung findet. In diesem Buch werden Formeln für die Untersuchung von Schlüsselbereichen, wie der Umgang mit Daten, die Analyse von Daten und die Implementierung von Daten, bereitgestellt.
Das Buch wird allen interessierten Lesern empfohlen, die sich auf dem Gebiet der Datenwissenschaft profilieren wollen.
| ISBN: | 9781913597252 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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