Bewertung:

Das Buch wird für seinen angenehmen Lehrstil, die praktischen Themen und die Ausgewogenheit zwischen Tiefe und Breite der Inhalte in der Datenwissenschaft gelobt. Einige Nutzer hatten jedoch Probleme mit bestimmten Projekten und fanden, dass die Fehlersuche zeitaufwändig sein könnte.
Vorteile:Leicht verständlicher Lehrstil, realistische Beispiele mit Code, praktische Themen, die für Anfänger und Profis hilfreich sind, und ein gutes Gleichgewicht zwischen Tiefe und Abdeckung aktueller Techniken.
Nachteile:Einige Leser hatten Probleme mit der Projektimplementierung und äußerten ihre Frustration über die Fehlersuche und veraltete Inhalte in bestimmten Bereichen, insbesondere beim Übergang zwischen den Kapiteln.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Dive Into Data Science: Use Python to Tackle Your Toughest Business Challenges
Lernen Sie, wie Sie mit Data Science und Python alltägliche Geschäftsprobleme lösen können.
Tauchen Sie mit dieser praktischen Einführung in die spannende Welt der Datenwissenschaft ein. Dive Into Data Science ist vollgepackt mit essentiellen Fähigkeiten und nützlichen Beispielen und zeigt Ihnen, wie Sie Daten erhalten, analysieren und visualisieren können, damit Sie deren Leistung nutzen können, um alltägliche Geschäftsprobleme zu lösen.
Mit nur grundlegenden Kenntnissen in Python und Schulmathematik können Sie sich mühelos durch das Buch arbeiten und Data Science in Ihrer täglichen Arbeit einsetzen. Von der Verbesserung eines Bike-Sharing-Unternehmens über die Extraktion von Daten aus Websites bis hin zur Erstellung von Empfehlungssystemen erfahren Sie, wie Sie datengestützte Lösungen finden und nutzen können, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen.
Zu den behandelten Themen gehören die Durchführung explorativer Datenanalysen, die Durchführung von A/B-Tests, die Durchführung binärer Klassifizierungen mit logistischen Regressionsmodellen und die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen.
Sie lernen auch, wie man:
⬤ Vorhersage der Verbrauchernachfrage.
⬤ Marketing-Kampagnen zu optimieren.
⬤ Kundenabwanderung zu reduzieren.
⬤ Vorhersage des Website-Verkehrs.
⬤ Empfehlungssysteme aufbauen.
Mit diesem praktischen Leitfaden können Sie die Kraft der Programmierung, der mathematischen Theorie und des guten alten gesunden Menschenverstands nutzen, um datengestützte Lösungen zu finden, die einen Unterschied machen. Warten Sie nicht, sondern fangen Sie gleich an!