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Data Science Crashkurs

Data Science Crashkurs

Eine interaktive und praktische Einführung

Verlag

dpunkt.Verlag

Autor:in

Steffen Herbold

Fassung

330 Seiten, Softcover

Erschienen

01/2022

ISBN

978-3-86490-862-0
9783864908620

Buch

29,90 inkl. MwSt.
Best.-Nr.: DP-862
Versandkostenfrei (D)
Sofort lieferbar
Data Science Crashkurs

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Eine interaktive und praktische Einführung

Verlag: dpunkt.Verlag
Autor:in Steffen Herbold
Fassung: 330 Seiten, Softcover
Erschienen: 01/2022
ISBN: 978-3-86490-862-0
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Inhaltsverzeichnis: Jetzt downloaden
Vorwort: Jetzt downloaden
Leseprobe: Jetzt downloaden

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Autor:in Steffen Herbold
Fassung: 330 Seiten, Softcover
Erschienen: 01/2022
ISBN: 978-3-86490-862-0
9783864908620
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Data Science praxisnah und anschaulich erklärt

Dieser Crashkurs ermöglicht Ihnen einen praxisnahen Einstieg in Data Science, mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente. Er richtet sich an alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen.
Blick ins Buch: Data-Science-Crashkurs
Das Buch geht tief genug, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, steigt aber dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik ein. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, maschinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.

Der benötigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.

Aus dem Inhalt

  • Der Prozess von Data-Science-Projekten
  • Allgemeines zur Datenanalyse
  • Erkunden der Daten
  • Assoziationsregeln
  • Clusteranalyse
  • Klassifikation
Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.
  • Regression
  • Zeitreihenanalyse
  • Text Mining
  • Statistik
  • Big Data Processing
Leseprobe
Da es keine allgemeine Definition für Data Science gibt, klärt der Autor in dieser Leseprobe zunächst gängige Begriffe, die oft in diesem Zusammenhang fallen. Ebenso erläutert er, welche Thematiken zu Data Science gehören und welche Konzepte allgemein als Data Science angesehen werden.
Zu den Methoden, um Daten zu verstehen, gehören zweifelsohne Visualisierungen, da wir visuelle Informationen schneller verarbeiten können. Auf diese Werkzeuge zur Erkundung von Daten geht Teil 2 dieser LP näher ein.

Wer hat's geschrieben?

Bild von Autor:in Steffen Herbold

Dr. Steffen Herbold ist Professor für Methoden und Anwendungen maschinellen Lernens am Institut für Software und Systems Engineering der Technischen Universität Clausthal, wo er die Forschungsgruppe AI Engineering leitet. Zuvor hat er an der Universität Göttingen promoviert und habilitiert und am Karlsruher Institut für Technologie einen Lehrstuhl vertreten. In der Forschung beschäftigt er sich mit der Entwicklung und Qualitätssicherung der Lösung von Problemen durch maschinelles Lernen, z.B. zur effizienteren Softwareentwicklung, der Prognose von Ernteerträgen oder auch der Erkennung von aeroakustischen Geräuschquellen.

Bild von Autor:in Steffen Herbold
Data Science Crashkurs

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Verlag

dpunkt.Verlag

Autor:in

Steffen Herbold

Fassung

330 Seiten, Softcover

Erschienen

01/2022

ISBN

978-3-86490-862-0
9783864908620

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