Bewertung:
Das Buch wird sowohl von Anfängern als auch von technisch nicht versierten Lesern, die sich für die Datenwissenschaft interessieren, als wertvolle Ressource geschätzt. Es führt effektiv in die Schlüsselkonzepte und den datenwissenschaftlichen Prozess ein und ermutigt zu einer durchdachten Herangehensweise an datengesteuerte Problemlösungen. Es wurde jedoch kritisiert, dass es zu wenig Tiefe hat und zu grundlegende Inhalte für diejenigen bietet, die bereits Erfahrung in diesem Bereich haben.
Vorteile:Ausgezeichnete Einführung in die Konzepte und Prozesse der Datenwissenschaft.
Nachteile:Gut geeignet für Anfänger und nicht-technische Leser.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Think Like a Data Scientist: Tackle the Data Science Process Step-By-Step
Zusammenfassung
Think Like a Data Scientist stellt eine schrittweise Herangehensweise an die Datenwissenschaft vor, die analytische, programmiertechnische und geschäftliche Perspektiven zu leicht verdaulichen Techniken und Denkprozessen für die Lösung realer datenbezogener Probleme kombiniert.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
Daten, die von Kunden, wissenschaftlichen Messungen, IoT-Sensoren und so weiter gesammelt werden, sind nur dann wertvoll, wenn man sie versteht. Datenwissenschaftler freuen sich auf die interessante und lohnende Herausforderung, diese Daten zu beobachten, zu erforschen, zu analysieren und zu interpretieren. Der Einstieg in die Datenwissenschaft bedeutet jedoch mehr als die Beherrschung von Analysewerkzeugen und -techniken; die wahre Magie entsteht, wenn Sie beginnen, wie ein Datenwissenschaftler zu denken. Dieses Buch bringt Sie dorthin.
Über das Buch
Think Like a Data Scientist vermittelt Ihnen einen schrittweisen Ansatz zur Lösung realer datenbezogener Probleme. Anhand sorgfältig ausgearbeiteter Beispiele lernen Sie, analytische, programmiertechnische und geschäftliche Perspektiven zu einem wiederholbaren Prozess zu kombinieren, um echtes Wissen aus Daten zu gewinnen. Während des Lesens werden Sie wertvolle statistische Techniken entdecken (oder sich daran erinnern) und leistungsstarke Data-Science-Software erkunden. Und was noch wichtiger ist: Sie werden dieses Wissen mithilfe eines strukturierten Prozesses für die Datenwissenschaft zusammenstellen. Wenn Sie fertig sind, haben Sie eine solide Grundlage für ein lebenslanges Lernen und Üben in der Datenwissenschaft.
Was ist drin?
⬤ Der Data-Science-Prozess, Schritt für Schritt.
⬤ Wie Sie Probleme vorhersehen.
⬤ Der Umgang mit Unsicherheit.
⬤ Bewährte Verfahren für Software und wissenschaftliches Denken.
Über den Leser
Die Leser benötigen Programmierkenntnisse für Anfänger und Grundkenntnisse in Statistik.
Über den Autor
Brian Godsey hat in den Bereichen Software, Wissenschaft, Finanzen und Verteidigung gearbeitet und mehrere datenzentrierte Start-ups gegründet.
Inhaltsverzeichnis
TEIL 1 - VORBEREITUNG UND SAMMLUNG VON DATEN UND WISSEN.
⬤ Philosophien der Datenwissenschaft.
⬤ Ziele setzen, indem man gute Fragen stellt.
⬤ Daten überall um uns herum: die virtuelle Wildnis.
⬤ Datenklau: von der Erfassung bis zur Domestizierung.
⬤ Datenbewertung: Stochern und Stochern.
TEIL 2 - ERSTELLUNG EINES PRODUKTS MIT SOFTWARE UND STATISTIK.
⬤ Entwicklung eines Plans.
⬤ Statistik und Modellierung: Konzepte und Grundlagen.
⬤ Software: Statistik in Aktion.
⬤ Ergänzende Software: größer, schneller, effizienter.
⬤ Ausführung des Plans: alles zusammenfügen.
TEIL 3 - FERTIGSTELLUNG DES PRODUKTS UND ABSCHLUSS DER ARBEITEN.
⬤ Auslieferung eines Produkts.
⬤ Nach der Produktauslieferung: Probleme und Überarbeitungen.
⬤ Einpacken: das Projekt wegpacken.
| ISBN: | 9781633430273 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 328 |
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