Bewertung:
Das Buch hat Potenzial, aber es wird kritisiert, dass es eher ein Manuskript mit übermäßigem und wenig hilfreichem Code ist als ein traditionelles Buch. Während einige Konzepte gut formuliert sind, beeinträchtigt der starke Fokus auf ausführlichen Code die Nutzbarkeit des Buches als Nachschlagewerk oder Lernwerkzeug.
Vorteile:Der Autor stellt einige gut geschriebene Konzepte und Inhalte vor, was es zu einer hilfreichen Ressource für Anfänger in der Datenwissenschaft macht.
Nachteile:Das Buch wird dafür kritisiert, dass es übermäßig ausführlich ist und Code enthält, der nicht hilfreich ist, so dass es eher wie ein Manuskript wirkt. Es mangelt an Lesbarkeit und Organisation, konzentriert sich zu sehr auf Programmierbeispiele und bietet keinen strukturierten Ansatz für praktisches Lernen in den Datenwissenschaften.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
Practical Data Science: A Guide to Building the Technology Stack for Turning Data Lakes Into Business Assets
Lernen Sie, wie Sie einen Technologie-Stack für Data Science aufbauen und gute Data Science mit wiederholbaren Methoden durchführen können. Sie werden lernen, wie Sie Data Lakes in Geschäftswerte verwandeln.
Der in Practical Data Science vorgestellte Data Science-Technologie-Stack besteht aus Komponenten, die in der Branche allgemein verwendet werden. Der Datenwissenschaftler Andreas Vermeulen demonstriert im Detail, wie man einen Technologie-Stack aufbaut und bereitstellt, um wiederholbare Ergebnisse zu erzielen. Er zeigt Ihnen, wie Sie praktische Methoden anwenden, um umsetzbares Geschäftswissen aus Data Lakes zu extrahieren, die aus Daten aus einer Vielzahl von Datentypen und Dimensionen bestehen.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Beherrschen Sie die grundlegenden Konzepte und die Terminologie von Data Science und Data Engineering.
⬤ Aufbau und Verwendung eines Technologie-Stacks, der den Branchenkriterien entspricht.
⬤ Beherrschen Sie die Methoden zur Gewinnung von umsetzbarem Geschäftswissen.
⬤ Koordinieren Sie den Umgang mit polyglotten Datentypen in einem Data Lake für wiederholbare Ergebnisse.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Data Scientists und Data Engineers, die Daten aus einem Data Lake in umsetzbares Wissen für ihr Unternehmen umwandeln müssen, sowie Studenten, die dies anstreben.
| ISBN: | 9781484230534 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 805 |
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