Data Science Bücher

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Data Science: Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

Data Science: Grundlagen, Architekturen und Anwendungen…
  • Umfassender Einblick in Data Science
  • Viele der wichtigen Themen werden ausführlich behandelt
  • Beispiele aus der Praxis, damit du auch den nutzen sehen kannst
  • Wie genau Data Science heutzutage von Unternehmen benutzt wird

In vielen der modernen und großen Firmen wird heute Data Science intensiv betrieben, da es eine Menge Vorteile bietet. Es kann allerdings auch sehr interessant für dich als Privatperson sein, da du somit gute Einblicke bekommst, wo du es genau einsetzen kannst und wie es andere benutzen.

In diesem Buch wird sich sehr genau angeschaut, was du genau damit machen kannst und natürlich auch die Technologie, die dafür verwendet wird. Somit kannst du später in deinem Job bei deinem Chef punkten oder dein eigenes Unternehmen verbessern.

Dabei gibt es viele Beispiele aus der Praxis und du wirst auch dein eigenes Projekt zusammen mit dem Autor durchgehen, welches dir wichtige Einblicke bietet. Dazu lernst du viele unterschiedliche Konzepte lernen, so schaust du dir auch die Wirtschaft an oder was Data Science mit künstlicher Intelligenz gemein hat. Eine der wichtigsten Gründe, und zwar die riesigen Datenmengen welche verarbeitet werden müssen von Unternehmen, werden auch besprochen und was du damit machen kannst.

Einstieg in Data Science mit R

Einstieg in Data Science mit R: Datenanalyse und Statistik…
  • Buch erwartet keine Vorkenntnisse in Datenanalyse
  • Als Programmiersprache wird R benutzt
  • Über 250 Seiten zu einem guten Preis

Datenanalyse ist ein wirklich interessantes Thema. Allerdings gestaltet sich der Einstieg nicht immer einfach. Viele Bücher verlangen von dir einen bestimmten Grad an Vorwissen, damit du überhaupt verstehst, was der Autor erzählt.

Genau dies ist auch dem Autor des Buches aufgefallen, weshalb er ein Buch verfasst hat, welches dir einen leichten Einstieg in Data Science ermöglicht. Das einzige, was du als Vorwissen brauchst, sind Grundkenntnisse in Mathematik, welche du schon von der Schule bekommen hast.

Als Programmiersprache wird hier R benutzt, wobei du hier einen Crashkurs kriegst, damit du das Programm sinnvoll benutzen kannst. Danach wirst du auch schon anfangen mit Daten zu arbeiten und diese zu manipulieren. Zusätzlich wird auch besprochen, wie du mit fehlenden Daten umgehst.

Im späteren Verlauf kommen dann auch fortgeschrittenere Techniken, in denen du lernst Wachstumsberechnungen und auch Lineare Regressionen zu benutzen. Positiv ist mir auch die Visualisierung der Daten aufgefallen, welche gut vom Autor umgesetzt wird.

Data Science – was ist das eigentlich?!

Data Science – was ist das eigentlich?!: Algorithmen des…
  • Fast 200 Seiten Inhalt
  • Sehr guter Preis
  • Viele wichtige Begriffe werden erklärt und besprochen
  • Jedes Kapitel behandelt unterschiedliche Algorithmen, mit deren Vorteile und Nachteile
  • Alles wird leicht und ohne viel schwere Mathematik erklärt

Interessantes Buch, welches von zwei erfahrenen Autoren in diesem Thema geschrieben wurde. Das Buch konzentriert sich darauf dir die wichtigsten Konzepte, ohne viel Anstrengung beizubringen, so wirst du zusätzlich zu Data Science auch noch mit den begriffen Machine Learning bekannt gemacht, ohne dafür allerdings Mathe oder etwas anderes zu benutzen.

Somit besitzest du am Schluss ein gutes Verständnis, welches dir später bei deinen eigenen Projekten oder in deinem Unternehmen hilfreich sein kann. Zum Erklären verwenden die Autoren hier diverse Algorithmen, welche in jeden der Kapitel erklärt werden. Diese Algorithmen werden so in der Art auch bei großen Unternehmen benutzt für wichtige Aufgaben. Auch die Vorteile und Nachteile der einzelnen Algorithmen werden genannt, damit dir der Verwendungszweck klarer wird und du selber deine Projekte gestalten kannst

Einführung in Data Science

Einführung in Data Science: Grundprinzipien der…
  • Sehr praktisch orientiert, dank Python
  • Alle Beispiele können selber ausprobiert und benutzt werden
  • Über 350 Seiten Inhalt
  • Viele unterschiedliche Tools und Bibliotheken werden vorgestellt.

Dieses Buch konzentriert sich ganz auf die Praxis der Datenanalyse, weshalb du hier auch Python benutzen wirst. Somit kannst du selber Programmieren und die unterschiedlichen Beispiele auch selber anwenden. Dies birgt gerade dann einen großen Vorteil, wenn du deine eigenen Projekte umsetzen willst oder du in einem Unternehmen schaffst.

Zum Lernen verwendet der Autor viele Bibliotheken und auch Tools, welche dir ausführlich erklärt werden. Diese beherbergen auch schon den ein oder anderen Algorithmus, welche du somit nur noch aufrufen musst. Mit der Erklärung des Autors, wirst du am Schluss auch in der Lage sein diese zu benutzen.

Los geht das Buch mit einem kleinen Python Kurs, worauf du dann schon anfängst mit der Datenanalyse. Hierfür wird Mathe benutzt, hauptsächlich Algebra und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weshalb dir diese auch erklärt werden. Bevor es dann schon zum Maschinellen lernen geht, lernst du noch wie du deine Daten beliebig verändern und nutzen kannst.