Ein Datenkopf werden: Wie man in Datenwissenschaft, Statistik und maschinellem Lernen denkt, spricht und sie versteht

Bewertung:   (4,6 von 5)

Ein Datenkopf werden: Wie man in Datenwissenschaft, Statistik und maschinellem Lernen denkt, spricht und sie versteht (J. Gutman Alex)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch „Becoming A Data Head“ wird für seine klaren und leicht zugänglichen Erklärungen datenwissenschaftlicher Konzepte geschätzt und eignet sich daher sowohl für Neueinsteiger als auch für erfahrene Fachleute. Die Leser schätzen den praktischen Ansatz, der sich auf reale Anwendungen, relevante Themen und effektive Kommunikationsstrategien innerhalb der Datenanalyse konzentriert. Allerdings gibt es erhebliche Beanstandungen hinsichtlich des Lektorats und des Satzes, die das Leseerlebnis insgesamt beeinträchtigen.

Vorteile:

Bietet klare, prägnante Erklärungen zu datenwissenschaftlichen Konzepten
praktische und nachvollziehbare Beispiele
wertvoll sowohl für neue Absolventen als auch für erfahrene Fachleute
hilft, die Kommunikation mit Daten zu verbessern
deckt wichtige Themen wie Vorurteile und häufige Fallstricke ab
geeignet für ein breites Publikum, einschließlich derjenigen in den Bereichen Wirtschaft und Recht.

Nachteile:

Schlechtes Lektorat und Satzprobleme, einschließlich fehlender Seitenzahlen und unvollständiger Überschriften
einige Leser fanden es nicht so interessant wie erwartet
es fehlen technische Diskussionen oder Kodierungsbeispiele.

(basierend auf 50 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Becoming a Data Head: How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning

Inhalt des Buches:

Machen Sie sich selbst zum Datenkopf. Sie werden zu einem wertvolleren Mitarbeiter und machen Ihr Unternehmen erfolgreicher.“.

Thomas H. Davenport, Research Fellow, Autor von Competing on Analytics, Big Data @ Work, und The AI Advantage.

Sie haben den Hype um Daten gehört - jetzt erfahren Sie die Fakten.

In Becoming a Data Head: How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning lüften die preisgekrönten Datenwissenschaftler Alex Gutman und Jordan Goldmeier den Vorhang der Datenwissenschaft und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie brauchen, um kritisch darüber zu sprechen und zu denken.

Sie lernen, wie:

⬤ Statistisch zu denken und zu verstehen, welche Rolle die Variation in Ihrem Leben und bei der Entscheidungsfindung spielt.

⬤ Intelligent zu sprechen und die richtigen Fragen zu den Statistiken und Ergebnissen zu stellen, denen Sie am Arbeitsplatz begegnen.

⬤ Verstehen Sie, was es mit maschinellem Lernen, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat.

⬤ Vermeiden Sie häufige Fallstricke bei der Arbeit mit und der Interpretation von Daten.

Becoming a Data Head ist ein kompletter Leitfaden für die Datenwissenschaft am Arbeitsplatz: Er deckt alles ab, von den Persönlichkeiten, mit denen Sie arbeiten werden, bis hin zur Mathematik hinter den Algorithmen. Die Autoren haben viele Jahre in der Datenbranche verbracht und versucht, ein unterhaltsames, leicht verständliches und gut lesbares Buch zu schreiben. Jeder kann ein Data Head werden - ein aktiver Teilnehmer an Datenwissenschaft, Statistik und maschinellem Lernen. Egal, ob Sie ein Geschäftsmann, ein Ingenieur, eine Führungskraft oder ein angehender Datenwissenschaftler sind, dieses Buch ist für Sie.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781119741749
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2021
Seitenzahl:272

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)