Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet eine umfassende und dennoch zugängliche Einführung in die Datenwissenschaft, die ihre Geschichte, Anwendungen, Werkzeuge und ethischen Überlegungen behandelt. Während es für Neulinge eine hervorragende Einführung darstellt, fanden einige Rezensenten, dass es für diejenigen, die bereits über Vorkenntnisse auf diesem Gebiet verfügen, zu wenig Tiefe bietet.
Vorteile:⬤ Klare und leicht verständliche Sprache.
⬤ Gute Abdeckung der Kernkonzepte und des Ökosystems der Datenwissenschaft.
⬤ Behandelt wichtige ethische Fragen in der Datenwissenschaft.
⬤ Geeignet für Anfänger und als Kursmaterial.
⬤ Gut organisierter und strukturierter Inhalt.
⬤ Bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendungen und Werkzeuge der Datenwissenschaft.
⬤ Fehlt es an Tiefe und Spezifität, so dass es für diejenigen mit etwas Hintergrundwissen weniger geeignet ist.
⬤ Allgemeine Informationen in vielen Abschnitten, nur das letzte Kapitel bietet originelle Erkenntnisse.
⬤ Einige Leser empfanden das Buch als zu grundlegend oder zu allgemein gehalten.
(basierend auf 64 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Data Science
Inhalt des Buches:
Eine knappe Einführung in das aufstrebende Gebiet der Datenwissenschaft, in der die Entwicklung, die Beziehung zum maschinellen Lernen, die aktuellen Anwendungen, Fragen der Dateninfrastruktur und ethische Herausforderungen erläutert werden.
Das Ziel der Datenwissenschaft ist es, die Entscheidungsfindung durch die Analyse von Daten zu verbessern. Heute bestimmt die Datenwissenschaft, welche Werbung wir online sehen, welche Bücher und Filme uns online empfohlen werden, welche E-Mails in unsere Spam-Ordner gefiltert werden und sogar wie viel wir für unsere Krankenversicherung bezahlen. Dieser Band aus der Reihe MIT Press Essential Knowledge bietet eine prägnante Einführung in das aufstrebende Feld der Datenwissenschaft und erläutert dessen Entwicklung, aktuelle Anwendungen, Probleme der Dateninfrastruktur und ethische Herausforderungen.
Für Unternehmen war es noch nie so einfach, Daten zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten. Der Einsatz von Data Science wird durch die Zunahme von Big Data und sozialen Medien, die Entwicklung von Hochleistungsrechnern und das Aufkommen leistungsstarker Methoden zur Datenanalyse und -modellierung wie Deep Learning vorangetrieben. Die Datenwissenschaft umfasst eine Reihe von Grundsätzen, Problemdefinitionen, Algorithmen und Verfahren zur Extraktion von nicht offensichtlichen und nützlichen Mustern aus großen Datenbeständen. Sie ist eng mit den Bereichen Data Mining und maschinelles Lernen verwandt, aber breiter gefächert. Dieses Buch bietet einen kurzen Überblick über die Geschichte des Fachgebiets, führt in grundlegende Datenkonzepte ein und beschreibt die einzelnen Phasen eines Data-Science-Projekts. Es befasst sich mit der Dateninfrastruktur und den Herausforderungen, die sich aus der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ergeben, führt in die Grundlagen des maschinellen Lernens ein und erörtert die Verknüpfung von Fachwissen über maschinelles Lernen mit realen Problemen. Das Buch gibt auch einen Überblick über ethische und rechtliche Fragen, Entwicklungen in der Datenregulierung und computergestützte Ansätze zur Wahrung der Privatsphäre. Abschließend werden die künftigen Auswirkungen der Datenwissenschaft erörtert und Grundsätze für den Erfolg von Datenwissenschaftsprojekten vorgestellt.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9780262535434 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 280 |
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