Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die Datenwissenschaft unter Verwendung von Python und behandelt verschiedene wichtige Themen auf diesem Gebiet. Während es Techniken und Theorien effektiv erklärt, wurde das Buch für Fehler in den Code-Beispielen und unzureichende praktische Anwendungen für die Leser in geschäftlichen Kontexten kritisiert. Insgesamt wird es für seinen pädagogischen Wert gelobt, insbesondere für Anfänger und diejenigen, die grundlegende Konzepte wiederholen wollen.
Vorteile:⬤ Abgerundeter Ansatz für Data Science, deckt eine Reihe von Themen ab, darunter maschinelles Lernen, NoSQL-Datenbanken und Big-Data-Tools wie Spark
⬤ Klare Struktur und Organisation
⬤ Hervorragend für Anfänger
⬤ Praktische Beispiele in Python
⬤ Starke Grundlage für weitere Erkundungen in Data Science.
⬤ Enthält mehrere Fehler in Code-Beispielen, die zu Verwirrung führen können
⬤ Es fehlen ausreichend praktische Anwendungsszenarien für den geschäftlichen Einsatz
⬤ Einige Rezensenten fanden es zu grundlegend oder nicht für die sofortige Anwendung in einem Arbeitskontext geeignet.
(basierend auf 16 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and More, Using Python Tools
Inhalt des Buches:
Zusammenfassung
In Introducing Data Science lernen Sie, wie Sie die grundlegenden Aufgaben, die Datenwissenschaftler beschäftigen, bewältigen. Mithilfe der Sprache Python und gängiger Python-Bibliotheken erfahren Sie aus erster Hand, welche Herausforderungen der Umgang mit Daten in großem Umfang mit sich bringt, und erhalten eine solide Grundlage für die Datenwissenschaft.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
Viele Unternehmen benötigen Entwickler mit datenwissenschaftlichen Kenntnissen, um an Projekten zu arbeiten, die vom Social Media Marketing bis zum maschinellen Lernen reichen. Zu entdecken, was Sie lernen müssen, um eine Karriere als Datenwissenschaftler zu beginnen, kann verwirrend erscheinen. Dieses Buch soll Ihnen den Einstieg erleichtern.
Über das Buch
Introducing Data Science Introducing Data Science erklärt wichtige Konzepte der Datenwissenschaft und zeigt Ihnen, wie Sie die grundlegenden Aufgaben von Datenwissenschaftlern bewältigen können. Sie lernen Datenvisualisierung, Graphdatenbanken, die Verwendung von NoSQL und den Data Science-Prozess kennen. Sie werden die Sprache Python und gängige Python-Bibliotheken verwenden, während Sie aus erster Hand die Herausforderungen des Umgangs mit Daten in großem Umfang erfahren. Entdecken Sie, wie Sie mit Python Erkenntnisse aus Datensätzen gewinnen können, die so groß sind, dass sie auf mehreren Rechnern gespeichert werden müssen, oder aus Daten, die sich so schnell bewegen, dass kein einzelner Rechner sie verarbeiten kann. Dieses Buch vermittelt Ihnen praktische Erfahrungen mit den beliebtesten Python-Bibliotheken für Data Science, Scikit-learn und StatsModels. Nach der Lektüre dieses Buches haben Sie die solide Grundlage, die Sie brauchen, um eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen.
Was ist drin?
⬤ Verarbeitung großer Datenmengen.
⬤ Einführung in das maschinelle Lernen.
⬤ Python für die Arbeit mit Daten verwenden.
⬤ Schreiben von datenwissenschaftlichen Algorithmen.
Über den Leser
Dieses Buch setzt voraus, dass Sie mit dem Lesen von Code in Python oder einer ähnlichen Sprache, wie C, Ruby oder JavaScript, vertraut sind. Es sind keine Vorkenntnisse in der Datenwissenschaft erforderlich.
Über die Autoren
Davy Cielen, Arno D. B. Meysman und Mohamed Ali sind die Gründer und geschäftsführenden Gesellschafter von Optimately und Maiton, wo sie sich auf die Entwicklung von Data-Science-Projekten und -Lösungen in verschiedenen Bereichen konzentrieren.
Inhaltsverzeichnis
⬤ Datenwissenschaft in einer Big-Data-Welt.
⬤ Der Prozess der Datenwissenschaft.
⬤ Maschinelles Lernen.
⬤ Verarbeitung großer Datenmengen auf einem einzigen Computer.
⬤ Erste Schritte in Big Data.
⬤ Schließen Sie sich der NoSQL-Bewegung an.
⬤ Der Aufstieg der Graphdatenbanken.
⬤ Text Mining und Textanalytik.
⬤ Datenvisualisierung für den Endnutzer.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781633430037 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 320 |
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