Data Science in der Praxis
Data Science in der Praxis - Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Data-Science-Verfahren
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Der ideale Einstieg in Data Science für Praktiker! Ob mit oder ohne Mathematikkenntnisse - Sie bekommen hier 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, bekommen eine Einführung in die Programmiersprache R und erfahren, wie Sie maschinelles Lernen einsetzen. 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 B...
Der ideale Einstieg in Data Science für Praktiker! Ob mit oder ohne Mathematikkenntnisse - Sie bekommen hier 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, bekommen eine Einführung in die Programmiersprache R und erfahren, wie Sie maschinelles Lernen einsetzen. 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.
Aus dem Inhalt:
Erste Schritte mit R und RStudioGrundbegriffe der StatistikVorbereitung: Daten reinigen und transformierenk-Means ClusteringLineare und nichtlineare RegressionVorhersagen, Clustering, KlassifizierungTipps und Werkzeuge für alle ProjektphasenIhre Anwendung als REST-API bereitstellenKI und Maschinelles Lernen einsetzenAnomalieerkennung, Warenkorbanalyse und viele weitere AnwendungsfälleMachine Learning: Modelle richtig trainieren
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.
Aus dem Inhalt:
Erste Schritte mit R und RStudioGrundbegriffe der StatistikVorbereitung: Daten reinigen und transformierenk-Means ClusteringLineare und nichtlineare RegressionVorhersagen, Clustering, KlassifizierungTipps und Werkzeuge für alle ProjektphasenIhre Anwendung als REST-API bereitstellenKI und Maschinelles Lernen einsetzenAnomalieerkennung, Warenkorbanalyse und viele weitere AnwendungsfälleMachine Learning: Modelle richtig trainieren
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