Einführung in Data Science

Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

	OReilly (dpunkt)
Autor:in	Joel Grus
	376 Seiten, Softcover, 2. Auflage
Erschienen	11/2019
	978-3-96009-123-3 9783960091233

€

Best.-Nr.:

Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien und Konzepte der Datenanalyse erläutert. Anhand praktischer Beispiele lernen Sie, Algorithmen und Tools mit Python selbst zu implementieren. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie Datenanalyse im Kern funktioniert.

Joel Grus macht Sie mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut und vermittelt Ihnen die Programmierfähigkeiten, die Sie für die Praxis benötigen. Diese 2. Auflage deckt Python 3.6 ab, sie ist um neues Material zu Deep Learning, Statistik und Sprachverarbeitung erweitert.

In diesem Buch

absolvieren Sie einen Crashkurs in Python
lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden
sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten
tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein
implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering
entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken

Aus dem Inhalt

Ein Crashkurs in Python
Daten visualisieren
Lineare Algebra
Statistik
Wahrscheinlichkeit
Hypothesen und Schlussfolgerungen
Die Gradientenmethode
Daten sammeln
Arbeiten mit Daten
Maschinelles Lernen
k-Nächste-Nachbarn
Naive Bayes-Klassifikatoren
Einfache lineare Regression
Multiple Regression
Logistische Regression

Entscheidungsbäume
Neuronale Netzwerke
Deep Learning
Clustering
Linguistische Datenverarbeitung
Graphenanalyse

Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Empfehlungssysteme
Datenbanken und SQL
MapReduce
Datenethik
Gehet hin und praktizieret Data Science

Stimmen zum Buch

»Joel nimmt Sie mit auf eine Reise, die bei der Neugierde auf Daten beginnt und zum gründlichen Verständnis der Algorithmen führt, die das tägliche Brot jedes Data Scientist sind.«

– Rohit Sivaprasad, Engineer, Facebook

»Ich empfehle dieses Buch Analysten und Entwicklern, die den Sprung in das maschinelle Lernen wagen möchten. Es ist das beste Hilfsmittel, um die Grundlagen dieser Disziplin zu verstehen.«

– Tom Marthaler, Engineering Manager, Amazon

»Das Übertragen von Data-Science-Konzepten auf Code ist schwierig. Joels Buch macht es viel leichter.«

– William Cox, Machine Learning, Engineer, Grubhub

Wir ertrinken in Daten. Klicks auf Webseiten, unsere Smartphones, smarte Uhren, Smart Homes, intelligente Autos und vieles mehr erzeugen ständig neue Daten. Darin verborgen liegen Antworten auf unzählige Fragen. Sie zu finden, ist das Ziel des Data Scientists. Was genau den Data Scientist ausmacht und was Data Science ist, klärt Joel Grus in dieser Leseprobe.

Wer hat's geschrieben?

Joel Grus ist Forschungsingenieur am Allen Institute for Artificial Intelligence. Zuvor arbeitete er als Softwareentwickler bei Google und als Data Scientist für eine Reihe von Start-ups. Er lebt in Seattle, wo er regelmäßig an Treffen zu Datenanalysethemen teilnimmt. Er schreibt gelegentlich Artikel für sein Blog joelgrus.com und twittert täglich unter @joelgrus

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Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

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