Bewertung:
Das Buch bietet wertvolle Einblicke in die Datenwissenschaft und betont, dass kritisches Denken wichtiger ist als das naive Akzeptieren von Schlussfolgerungen aus Daten. Es ist für ein breites Publikum zugänglich, auch für diejenigen, die keinen datenwissenschaftlichen Hintergrund haben, und ermutigt die Leser, sich über falsche Praktiken im Umgang mit Daten im Klaren zu sein.
Vorteile:Fesselnde Lektüre für ein breites Publikum, bietet wertvolle Perspektiven zur Dateninterpretation, unterstreicht die Notwendigkeit kritischen Denkens, übt informative Kritik an KI-Praktiken und schärft das Bewusstsein für Fallstricke im Umgang mit Daten.
Nachteile:Manchmal etwas repetitiv, für diejenigen, die bereits mit den Konzepten vertraut sind, kann der Einstieg schwierig sein.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
The 9 Pitfalls of Data Science
Die Datenwissenschaft hat noch nie so viel Einfluss auf die Welt gehabt wie heute. Große Unternehmen erkennen jetzt den Nutzen der Beschäftigung von Datenwissenschaftlern, um die riesigen Datenmengen zu interpretieren, die jetzt existieren. Das Feld ist jedoch so neu und entwickelt sich so schnell, dass die erstellten Analysen bestenfalls zufällig sein können.
The 9 Pitfalls of Data Science zeigt uns anhand von Beispielen aus der Praxis, was alles schief gehen kann. Dieser unterhaltsam geschriebene Leitfaden untersucht die allzu häufigen Fehler von Datenwissenschaftlern - die von Denkfaulheit, Launen, Ahnungen und Vorurteilen geplagt sein können - und zeigt auf, wie sie die Ursache für viele Katastrophen, einschließlich der Großen Rezession, waren.
Gary Smith und Jay Cordes betonen, dass wissenschaftliche Strenge und kritisches Denken im Zeitalter von Big Data unverzichtbar sind, da Maschinen oft bedeutungslose Muster finden, die zu gefährlichen Fehlschlüssen führen können. The 9 Pitfalls of Data Science ist voll von unterhaltsamen Geschichten über erfolgreiche und fehlgeleitete Ansätze zur Dateninterpretation, sowohl über große Erfolge als auch epische Misserfolge. Diese warnenden Geschichten werden nicht nur Datenwissenschaftlern helfen, effektiver zu arbeiten, sondern auch der Öffentlichkeit, zwischen guter und schlechter Datenwissenschaft zu unterscheiden.
| ISBN: | 9780198844396 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 272 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
