Data-Science-Crashkurs
Eine interaktive und praktische Einführung
Seiten
2022
|
1. Auflage
dpunkt (Verlag)
978-3-86490-862-0 (ISBN)
dpunkt (Verlag)
978-3-86490-862-0 (ISBN)
Data Science praxisnah erklärt
»Data Science Crashkurs« bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt. Dieses Buch geht tief genug, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber steigt dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik ein.
Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles 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.
- Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente
- Für alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen
»Data Science Crashkurs« bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt. Dieses Buch geht tief genug, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber steigt dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik ein.
Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles 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.
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.
| Erscheinungsdatum | 04.01.2022 |
|---|---|
| Zusatzinfo | komplett in Farbe |
| Verlagsort | Heidelberg |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 165 x 240 mm |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge | |
| Schlagworte | Algorithmen • Big Data • Data Mining • Data Science • Datenanalyse • Deep learning • Jupyter-Notebook • KI • machine learning • Machinelles Lernen • Maschinelles Lernen • Mathematik • Neuronale Netze • Python • Statistik • Wahrscheinlichkeit |
| ISBN-10 | 3-86490-862-0 / 3864908620 |
| ISBN-13 | 978-3-86490-862-0 / 9783864908620 |
| Zustand | Neuware |
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