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Die Rundumversorgung für Ihre Data-Science-Projekte!
Cover von Data Science in der Praxis
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Data Science in der Praxis Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Verfahren

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360 Seiten, , broschiert
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-8462-2
360 Seiten,
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-8463-9
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-8465-3
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-8466-0

Der ideale Einstieg in Data Science! Praktiker mit und ohne Mathematikkenntnisse bekommen hier alles, was sie für eigene Data-Science-Projekte brauchen: Einschlägige Analysemethoden werden nachvollziehbar und mit gerade so viel Theorie wie nötig vorgestellt. Neben der Programmiersprache R lernen Sie für alle Projektphasen die passenden Methoden und Werkzeuge kennen – sei es die Vorbereitung der Daten, die Auswahl der Verfahren oder das Trainieren der Modelle. Mit vielen Beispielen, Grafiken, Entscheidungshilfen und weiteren Praxistipps.

  • Erfolgsfaktoren und Tools für alle Projektphasen
  • KI und Machine Learning für die Datenanalyse
  • Mit Anwendungsbeispielen für verschiedene Fachgebiete
  • Von der Anforderungsanalyse über die Akquise und Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung der Ergebnisse
»Alles in allem bietet das Buch eine gelungene Einführung in die Datenwissenschaft, die ein tieferes Verständnis der eingesetzten Verfahren ermöglicht.«

LINUX MAGAZIN, Mai 2022

360 Seiten, broschiert, 21 mm. Flexibles Handbuchformat 17,2 x 23 cm. Schwarzweiß gedruckt auf holzfreiem 90g-Offsetpapier. Lesefreundliche Serifenschrift (The Antiqua B 9,35 Pt.), einspaltiges Layout. Mit zahlreichen Beispielprogrammen und Grafiken.
E-Book zum Herunterladen in den Formaten PDF (34 MB), EPUB (20 MB) sowie als Onlinebuch. Dateien sind DRM-frei, mit personalisierter digitaler Signatur. Drucken, Copy & Paste sowie Kommentare sind zugelassen. Abbildungen in Farbe. Inhaltsverzeichnis, Index und Verweise im Text sind verlinkt. Weitere Informationen zum E-Book.

So steigen Sie ein

  1. Grundlagen und erste Schritte

    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.

  2. Verfahren auswählen und anwenden

    Lernen Sie, 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.

  3. Künstliche Intelligenz und Machine Learning

    KI und maschinelles Lernen sind Schlüsseltechnologien, wenn es darum geht, aus Daten Erkenntnissse zu gewinnen. Hier erfahren Sie konkret, wie sie sich für die Datenanalyse einsetzen lassen.

  4. 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.

Aus dem Inhalt

  • Erste Schritte mit R und RStudio
  • Begriffe aus der Statistik vom Median bis zum Hypothesentest
  • Vorbereitung: Daten reinigen und transformieren
  • k-Means Clustering
  • Lineare und nichtlineare Regression
  • Das richtige Verfahren wählen
  • Machine Learning einsetzen
  • Dimensionen und Parameter geschickt wählen
  • Tipps für alle Phasen eines Data-Science-Projekts
  • Ihre Anwendung als REST-API bereitstellen
  • Anomalieerkennung, Warenkorbanalyse und viele weitere Anwendungen
Komplettes Inhaltsverzeichnis
»
Vor allem für diejenigen, die sich ohne vorher absolvierten Mathe-Leistungskurs an das Thema Data Science heranwagen wollen.
«
Tom Alby ist Verantwortlicher für Digitale Transformation in einem Versicherungsunternehmen, Lehrbeauftragter für Datenanalyse und Data Mining, Tutor und Autor – kurz gesagt ein "Datenfreak" (brandeins). Auch in seinen früheren Stationen bei Google, ask.com oder bbdo, wo er die Data Academy leitete, drehte sich alles um die Datenanalyse.
Autorenporträt

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