
Data Science Handbook: A Practical Approach
DATA SCIENCE HANDBOOK
Dieses Nachschlagewerk vermittelt allen Forschern, die in verschiedenen Bereichen tätig sind, praktische Erfahrungen mit verschiedenen Algorithmen und beliebten Techniken, die in Echtzeit in der Datenwissenschaft eingesetzt werden.
Data Science ist einer der führenden forschungsgetriebenen Bereiche in der heutigen Zeit. Sie spielt eine entscheidende Rolle im Gesundheitswesen, im Ingenieurwesen, im Bildungswesen, in der Mechatronik und in der medizinischen Robotik. Die Erstellung von Modellen und die Arbeit mit Daten ist nicht wertneutral. Wir wählen die Probleme aus, mit denen wir arbeiten, treffen Annahmen in diesen Modellen und entscheiden über Metriken und Algorithmen für die Probleme. Der Datenwissenschaftler identifiziert das Problem, das mit Daten und Expertenwerkzeugen zur Modellierung und Kodierung gelöst werden kann.
Das Buch beginnt mit einführenden Konzepten in die Datenwissenschaft wie Datenerfassung, Datenaufbereitung und Datentransformation. Kapitel 2 behandelt die Visualisierung von Daten, das Zeichnen verschiedener Diagramme und Histogramme. Kapitel 3 behandelt Mathematik und Statistik für die Datenwissenschaft. Kapitel 4 konzentriert sich hauptsächlich auf Algorithmen des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft. Kapitel 5 umfasst die Ausreißeranalyse und den DBSCAN-Algorithmus. Kapitel 6 befasst sich mit dem Clustering. Kapitel 7 befasst sich mit der Netzwerkanalyse. Kapitel 8 befasst sich hauptsächlich mit Regression und Naive-Bayes-Klassifikator. Kapitel 9 behandelt webbasierte Datenvisualisierungen mit Plotly. Kapitel 10 befasst sich mit Web-Scraping.
Das Buch schließt mit einem Abschnitt, in dem 19 Projekte zu verschiedenen Themen der Datenwissenschaft vorgestellt werden.
Leserschaft
Das Handbuch richtet sich an Studenten bis hin zu Forschern in den Bereichen Informatik und Elektrotechnik sowie an Fachleute aus verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen.