Bewertung:
Das Buch wird für seine klaren Erklärungen und praktischen Beispiele gelobt, die es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Programmierer, die sich für Data Science interessieren, zugänglich machen. Es deckt grundlegende Konzepte auf leicht verständliche Weise ab, so dass die Leser das Gelernte effektiv anwenden können. Einige Leser fanden jedoch Fehler in den Codebeispielen und kritisierten die Aufnahme von MongoDB in den Titel, da es ihrer Meinung nach nicht ausreichend behandelt wurde.
Vorteile:⬤ Leicht verständliche und gut organisierte Inhalte, die sich an alle Niveaus richten.
⬤ Großartige Beispiele, insbesondere in Python, die helfen, Konzepte zu verdeutlichen.
⬤ Klare und einfache Erklärungen ohne großen Fachjargon, geeignet für Anfänger.
⬤ Gut für die praktische Anwendung von Data-Science-Fähigkeiten.
⬤ Umfassende Abdeckung von Themen, die für verschiedene Bereiche relevant sind.
⬤ Zahlreiche Kodierungs- und Konzeptionsfehler, einschließlich veralteter oder falscher Code-Beispiele.
⬤ Einige Leser fühlten sich durch die Erwähnung von MongoDB im Titel in die Irre geführt und erwarteten eine eingehendere Behandlung.
⬤ Ein paar Kritiken zur Tiefe der Theorie im Vergleich zur Anwendung.
(basierend auf 16 Leserbewertungen)
Data Science Fundamentals for Python and MongoDB
Erwerben Sie die grundlegenden Data-Science-Fähigkeiten, die Sie benötigen, um mit komplexen Data-Science-Algorithmen zu arbeiten und diese besser zu verstehen. Dieses beispielorientierte Buch bietet vollständige Python-Programmierbeispiele zur Ergänzung und Verdeutlichung datenwissenschaftlicher Konzepte und bereichert die Lernerfahrung. Die Programmierbeispiele enthalten, wann immer es angebracht ist, Visualisierungen. Das Buch ist ein notwendiger Vorläufer für die Anwendung und Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens.
Das Buch ist in sich geschlossen. Alle mathematischen, statistischen, stochastischen und programmiertechnischen Kenntnisse, die zur Beherrschung des Inhalts erforderlich sind, werden abgedeckt. Vertiefte Kenntnisse der objektorientierten Programmierung sind nicht erforderlich, da vollständige Beispiele zur Verfügung gestellt und erklärt werden.
Data Science Fundamentals with Python and MongoDB ist ein hervorragender Ausgangspunkt für alle, die eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben. Wie in jeder Wissenschaft sind die Grundlagen der Datenwissenschaft eine Voraussetzung für Kompetenz. Ohne Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Datenmanipulation und Programmierung ist der Weg zum Erfolg bestenfalls "steinig". Die Programmierbeispiele in diesem Buch sind prägnant, präzise und vollständig und ergänzen die vorgestellten datenwissenschaftlichen Konzepte perfekt.
Was Sie lernen werden
⬤ Vorbereiten Sie sich auf eine Karriere in der Datenwissenschaft.
⬤ Arbeiten mit komplexen Datenstrukturen in Python.
⬤ Monte Carlo und stochastische Algorithmen simulieren.
⬤ Anwendung der linearen Algebra mit Vektoren und Matrizen.
⬤ Komplexe Algorithmen wie Gradientenabstieg und Hauptkomponentenanalyse anwenden.
⬤ Daten verarbeiten, bereinigen, visualisieren und Probleme mit Daten lösen.
⬤ MongoDB und JSON für die Arbeit mit Daten verwenden.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Einsteiger, die sich danach sehnen, in die Welt der Datenwissenschaft einzusteigen, und Enthusiasten, die ihre Kenntnisse in der Datenwissenschaft erweitern, vertiefen und ausbauen möchten, indem sie die zugrundeliegenden Grundlagen beherrschen, die manchmal in der Eile, produktiv zu sein, übergangen werden. Einige Kenntnisse der objektorientierten Programmierung erleichtern das Lernen.
| ISBN: | 9781484235966 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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