Werde ein Data Head

Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern

Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier (Autoren)

Buch | Softcover

268 Seiten

2022 | 1. Auflage
O'Reilly (Verlag)
978-3-96009-191-2 (ISBN)

Infos

Fundierte Datenkompetenz für den Arbeitsplatz entwickeln – auch ohne Programmierkenntnisse

• Jenseits der Buzzwords: zentrale Konzepte in Data Science, Statistik und Machine Learning wirklich verstehen
• Das Buch vermittelt Grundwissen und eine datenorientierte Denkweise anhand klarer, gut nachvollziehbarer Alltagsbeispiele
• Es schließt die Kommunikationslücke zwischen Data Scientists, Führungskräften und all denjenigen, die täglich mit Daten umgehen müssen

Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen.

Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen - auch ohne einen technischen Background.

In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat.

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden.

• Bauen Sie Ihre Datenkompetenz deutlich aus und erfahren Sie, wie Sie mit Daten argumentieren
• Lernen Sie statistisches Denken und verstehen Sie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Entwickeln Sie ein intuitives Verständnis von unüberwachtem Lernen, Regression, Klassifikation und Textanalyse
• Vermeiden Sie häufige Fallstricke bei der Interpretation von Daten
• Verstehen Sie, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat
• Entwickeln Sie ein mentales Grundgerüst aus zentralen Data-Science-Konzepten, um geplante Datenprojekte Ihres Unternehmens kritisch hinterfragen zu können

Autoren

Alex J. Gutman ist Data Scientist, Unternehmenstrainer und Accredited Professional Statistician®. Sein beruflicher Schwerpunkt liegt auf statistischem und maschinellem Lernen, und er verfügt über umfangreiche Erfahrungen als Data Scientist für das US-Verteidigungsministerium und zwei Fortune-50-Unternehmen. Seinen Doktortitel in angewandter Mathematik erhielt er vom Air Force Institute of Technology.

Jordan Goldmeier ist ein international anerkannter Analytik- und Datenvisualisierungs-Experte, Autor und Redner. Er wurde sieben Mal mit dem Microsoft Most Valuable Professional Award ausgezeichnet und hat Mitglieder von Pentagon und Fortune-500-Unternehmen in Analytik unterrichtet. Er ist Autor der Bücher Advanced Excel Essentials und Dashboards for Excel.

Produkt-Details

• Erscheinungsdatum: 27.04.2022
• Übersetzer: Jørgen W. Lang
• Verlagsort: Heidelberg
• Sprache: deutsch
• Maße: 165 x 240 mm
• Einbandart: kartoniert
• Themenwelt: Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining
• Schlagworte: Big Data • Data Mining • Data Science • Datenanalyse • Deep learning • Entscheidungsbäume • KI • K-means • Künstliche Intelligenz • Lineare Regression • machine learning • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze • Statistik • Wahrscheinlichkeit
• ISBN-10: 3-96009-191-5 / 3960091915
• ISBN-13: 978-3-96009-191-2 / 9783960091912
• Zustand: Neuware