Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch hat gemischte Kritiken erhalten. Die Leser schätzen die theoretischen Erkenntnisse und die Darstellung, kritisieren aber den Mangel an Tiefe und praktischen Beispielen. Einige Leser halten es für überteuert und weder für Anfänger noch für Experten geeignet.
Vorteile:⬤ Gut dargestellte theoretische Einblicke
⬤ gut für das Verständnis grundlegender Konzepte
⬤ angenehmes Audioformat.
⬤ Unzureichende Tiefe und praktische Beispiele
⬤ vage und zu vereinfachend
⬤ wird als überteuert empfunden
⬤ weder für Anfänger noch für Experten geeignet.
(basierend auf 8 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Data Science: The Ultimate Guide to Data Analytics, Data Mining, Data Warehousing, Data Visualization, Regression Analysis, Database
Inhalt des Buches:
Möchten Sie Ihre Fähigkeiten von einem einfachen Data Scientist zu einem Data Scientist-Experten ausbauen, der in der Lage ist, reale datenzentrische Probleme zu lösen?
Die Beschäftigung mit diesem Buch könnte ein Schritt in die richtige Richtung sein...
2 umfassende Manuskripte in 1 Buch
⬤ Datenwissenschaft: Was die besten Datenwissenschaftler über Datenanalyse, Data Mining, Statistik, maschinelles Lernen und Big Data wissen - was Sie nicht wissen.
⬤ Datenwissenschaft für Unternehmen: Predictive Modeling, Data Mining, Data Analytics, Data Warehousing, Datenvisualisierung, Regressionsanalyse, Datenbankabfragen und maschinelles Lernen für Einsteiger.
Im ersten Teil dieses Buches werden Themen behandelt wie:
⬤ Was Data Science ist.
⬤ Was es braucht, um ein Experte in Data Science zu werden.
⬤ Die besten Data-Mining-Techniken zur Anwendung in Daten.
⬤ Datenvisualisierung.
⬤ Logistische Regression.
⬤ Datentechnik.
⬤ Maschinelles Lernen.
⬤ Big Data Analytics.
⬤ Und vieles mehr.
In Teil 2 dieses Buches werden die folgenden Themen behandelt:
⬤ Wie Big Data funktioniert und warum es so wichtig ist.
⬤ Wie man eine explorative Datenanalyse durchführt.
⬤ Arbeiten mit Data Mining.
⬤ Wie man Texte auswertet, um Daten zu erhalten.
⬤ Erstaunliche Algorithmen für maschinelles Lernen, die bei der Datenwissenschaft helfen.
⬤ Wie man Daten modelliert.
⬤ Datenvisualisierung.
⬤ Wie Sie Ihr Unternehmen mit Hilfe von Data Science voranbringen können.
⬤ Tipps für den Einstieg in die Datenwissenschaft.
⬤ Und vieles, vieles mehr.
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Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781647483043 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
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