Verwandte Artikel zu Data Science in der Praxis: Data Science in der Praxis...

Data Science in der Praxis: Data Science in der Praxis - Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Data-Science-Verfahren

Alby, Tom

 
9783836284622: Data Science in der Praxis: Data Science in der Praxis - Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Data-Science-Verfahren

Inhaltsangabe

Der ideale Einstieg in Data Science für Praktiker!

Ob mit oder ohne Mathematikkenntnisse: Hier bekommen Sie den Rundumblick, den Sie für Ihre Projekte brauchen. So heben Sie den Schatz, den Daten darstellen können, wenn man sie richtig befragt.
Sie lernen die einschlägigen Analysemethoden kennen und bekommen eine Einführung in die Programmiersprache R, die sich zur Datenanalyse bestens eignet. Und zwar inklusive dazugehöriger Werkzeuge wie Notebooks, die die Data-Science-Programmierung heutzutage so zugänglich machen. Und weil es mit der Technik allein nicht getan ist, geht das Buch auch auf Probleme der Projektdurchführung ein, beleuchtet verschiedene Anwendungsfelder und vergisst auch nicht, ethische Aspekte anzusprechen. Mit vielen Beispielen, Hinweisen für den Fehlerfall, Entscheidungshilfen und weiteren Praxistipps.

  • Erfolgsfaktoren und Tools für alle Projektphasen
  • Mit Anwendungsbeispielen für verschiedene Fachgebiete
  • Von der Anforderungsanalyse über die Datenakquise bis zur Visualisierung


Aus dem Inhalt:

  • Erste Schritte mit R und RStudio
  • Grundbegriffe der Statistik
  • Vorbereitung: Daten reinigen und transformieren
  • k-Means Clustering
  • Lineare und nichtlineare Regression
  • Vorhersagen, Clustering, Klassifizierung
  • Tipps und Werkzeuge für alle Projektphasen
  • Ihre Anwendung als REST-API bereitstellen
  • KI und Maschinelles Lernen einsetzen
  • Anomalieerkennung, Warenkorbanalyse und viele weitere Anwendungsfälle
  • Machine Learning: Modelle richtig trainieren

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Über die Autorin bzw. den Autor

Tom Alby ist Chief Digital Transformation Officer bei dem Kreditversicherer »Euler Hermes« für Deutschland, Österreich und die Schweiz. Er unterrichtet Datenanalyse als Lehrbeauftragter an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW).

Von der hinteren Coverseite

So steigen Sie ein!

Wichtige Konzepte der Statistik, die Installation und Einrichtung von RStudio, die Syntax der Programmiersprache, ein Grundverständnis der einschlägigen Methoden: Mit diesem Buch bauen Sie ein gutes Fundament für Ihre Projekte auf. Spezielle Vorkenntnisse werden nicht benötigt.

Verfahren auswählen und anwenden

Lernen Sie hier, das richtige Verfahren für Ihr Projekt zu wählen – je nach Anwendungsfall, Erkenntnisziel und Datenlage. Tom Alby nimmt Sie auch bei den Details an die Hand und hilft über typische Stolperfallen hinweg. So bauen Sie sich ein sicheres Methoden-Repertoire für Ihre Data-Science-Projekte auf.

Werkzeuge und mehr

Mit der Analyse allein ist es nicht getan. Freuen Sie sich auf Praxistipps zum Projektmanagement, zu Werkzeugen wie Git und zur gelungenen Kommunikation mit Stakeholdern.

„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.