Datenanalyse für absolute Anfänger: Ein dekonstruierter Leitfaden zur Datenkompetenz: (Einführung in Daten, Datenvisualisierung, Business Intelligence & Mach

Bewertung:   (4,5 von 5)

Datenanalyse für absolute Anfänger: Ein dekonstruierter Leitfaden zur Datenkompetenz: (Einführung in Daten, Datenvisualisierung, Business Intelligence & Mach (Oliver Theobald)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch kommt bei den Lesern gut an, insbesondere bei Anfängern im Bereich Datenwissenschaft und -analyse. Viele schätzen die unkomplizierten Erklärungen, den historischen Kontext und die praktischen Anwendungen. Es gibt jedoch einige Kritikpunkte hinsichtlich der Bearbeitung und der Tiefe für fortgeschrittene Lernende.

Vorteile:

Gut geschrieben und leicht zu verstehen
großartig für Anfänger
bietet eine gute Grundlage in Datenwissenschaft und Analytik
praktische Beispiele und historischer Kontext
erschwinglich und preiswert.

Nachteile:

Schlechtes Lektorat mit übermäßiger Fluffigkeit
mangelnde Tiefe für fortgeschrittene Theorien
einige Leser fanden es zu einfach.

(basierend auf 42 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Data Analytics for Absolute Beginners: A Deconstructed Guide to Data Literacy: (Introduction to Data, Data Visualization, Business Intelligence & Mach

Inhalt des Buches:

Bessere Entscheidungen treffen mit diesem dekonstruierten Leitfaden zur DatenanalyseMöchten Sie Ihre Fähigkeiten um die Datenanalyse erweitern? Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen?

In diesem Buch lernen Sie Zelle für Zelle, Stück für Stück das Vokabular, die Werkzeuge und die grundlegenden Algorithmen, um wie ein Datenwissenschaftler zu denken Mit dem "Lego-Set"-Ansatz fügt jedes Kapitel einzelne Wissensblöcke hinzu und verbindet sie miteinander, um Ihre Datenkompetenz aufzubauen. Diese lineare Struktur zum Auspacken der Datenanalytik führt Sie von Null zu selbstbewusstes Analysieren und Diskutieren von Datenproblemen.

Für wen ist dieses Buch gedacht?

Dieses Buch ist ideal für alle, die sich für die Datenanalyse interessieren, ohne dass Sie die Terminologie der Datenwissenschaft oder fortgeschrittene Mathematik verstehen müssen. Wenn Sie schon einmal versucht haben, Datenanalyse zu lernen und dabei gescheitert sind, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie.

Praktische Herangehensweise

Dieses Buch verfolgt einen praxisnahen Ansatz zum Lernen. Es enthält praktische Beispiele, visuelle Beispiele sowie zwei Bonusübungen zur Programmierung in Python, einschließlich kostenloser Videos, die Sie durch beide Übungen führen. Am Ende des Buches werden Sie über das praktische Wissen verfügen, um reale Datenprobleme in Ihrem Unternehmen oder im täglichen Leben zu bewältigen.

Was Sie lernen werden

- Wie man die gängigen Datentypen erkennt, die jeder Datenwissenschaftler beherrschen muss.

- Wo Sie Ihre Daten speichern, einschließlich Big Data

- Neue Trends in der Datenanalytik, einschließlich der Frage, was Alternative Daten sind und warum nur wenige Menschen davon wissen!

- Wie Sie Ihren Kollegen den Unterschied zwischen Data Mining, Maschinellem Lernen und Analytik erklären.

- Wann und wie man Regressionsanalyse, Klassifizierung, Clustering, Assoziationsanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache einsetzt

- Wie Sie mit Datenvisualisierung und Business Intelligence bessere Geschäftsentscheidungen treffen können

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781081762469
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)