Einführung in die Datenwissenschaft: Ein Python-Ansatz für Konzepte, Techniken und Anwendungen

Bewertung:   (3,7 von 5)

Einführung in die Datenwissenschaft: Ein Python-Ansatz für Konzepte, Techniken und Anwendungen (Laura Igual)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch ist eine gute Einführung in die Datenwissenschaft, insbesondere für diejenigen, die bereits über Programmierkenntnisse verfügen. Es weist jedoch einige Einschränkungen auf, darunter veraltete Code-Beispiele und ein dichter Text, der möglicherweise nicht für alle Zielgruppen geeignet ist.

Vorteile:

Das Buch ist ein guter Ausgangspunkt für diejenigen, die neu in der Datenwissenschaft sind, und bietet einen breiten Überblick über die Techniken. Es ist im Allgemeinen leicht zu verstehen und gut strukturiert, so dass es auch für Leser mit einigen Programmierkenntnissen zugänglich ist.

Nachteile:

Der Code ist veraltet und verwendet Python
7, was einige Leser abschrecken könnte. Er setzt Vorkenntnisse in der Programmierung voraus und kann zuweilen sehr dicht und technisch sein. Es sind auch einige Tippfehler vorhanden.

(basierend auf 3 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications

Inhalt des Buches:

Dieses leicht zugängliche und im Unterricht erprobte Lehrbuch/Referenz bietet eine Einführung in die Grundlagen des aufstrebenden und interdisziplinären Gebiets der Datenwissenschaft.

Es behandelt Schlüsselkonzepte aus der Statistik und dem maschinellen Lernen, nützliche Techniken für die Graphenanalyse und die parallele Programmierung sowie die praktische Anwendung der Datenwissenschaft für Aufgaben wie den Aufbau von Empfehlungssystemen oder die Durchführung von Stimmungsanalysen. Themen und Merkmale: bietet zahlreiche praktische Fallstudien mit realen Daten im gesamten Buch unterstützt das Verständnis durch praktische Erfahrung bei der Lösung von Data-Science-Problemen mit Python beschreibt Techniken und Werkzeuge für die statistische Analyse, maschinelles Lernen, Graphenanalyse und parallele Programmierung überprüft eine Reihe von Anwendungen der Datenwissenschaft, einschließlich Recommender-Systeme und Sentiment-Analyse von Textdaten bietet zusätzliche Code-Ressourcen und Daten auf einer zugehörigen Website.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9783319500164
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2017
Seitenzahl:218

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)