PDF-Bücher Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden (mitp Business), by Foster Provost Tom Fawcett
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Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden (mitp Business), by Foster Provost Tom Fawcett
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Pressestimmen
»Das Buch steigt tief in die Kunst der Data Science ein und versucht gleichzeitig, die wesentlichen Grundzüge dieser vergleichsweise jungen Wissenschaft herauszuarbeiten. Wer den akademischen Zugang nicht scheut, erhält auf hohem konzeptionellem und analytischem Niveau einen sehr umfassenden Einblick in das Thema.« (getAbstract, 10/2018) --.
Über den Autor und weitere Mitwirkende
Die Autoren sind anerkannte Data-Science-Experten aus den USA und sind Dozenten an der New York University.
Produktinformation
Broschiert: 432 Seiten
Verlag: mitp; Auflage: 1. Auflage 2017 (30. Oktober 2017)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3958455468
ISBN-13: 978-3958455467
Größe und/oder Gewicht:
17,2 x 3,3 x 24,1 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
5.0 von 5 Sternen
3 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 39.295 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
Sehr gutes Buch, um einen tollen Rundumblick in die Materie zu erhalten. Meiner Meinung nach ein Buch, mit dem man starten sollte um optimal in die Materie eingeführt zu werden. Kompliment auch an den Verlag, man erhält sehr schnell Antwort, wenn man eine Fehler findet.
Vorwort zur Rezension: Das Buch ist kein Programmier-Handbuch, wie es viele andere gibt. Es eignent sich für alle Einsteiger in Data Science und auch - und das ist das eigentliche Alleinstellungsmerkmal - auch für Führungskräfte!Es ist DAS Buch für Führungskräfte und sonstige Mitarbeiter, die Data Science vom Prinzip her verstehen wollen, ohne sich damit zu sehr technisch oder mathematisch überfordern zu wollen. Das heißt ganz sicher nicht, dass das Buch keine Ansprüche stellt: Aufmerksames Lesen und Mitdenken ist wichtig, um die Konzepte nachvollziehen zu können. Aber es ist ein Buch, das wirklich dabei unterstützen kann, Data Scientists besser zu verstehen und möglicherweise anzuleiten; immerhin eine Fähigkeit, die für viele Karrieren wichtiger wird.Inhaltlich werden die wichtigsten Verfahren des der Datenanalyse und des maschinellen Lernens erläutert und wie der Nutzen und die Analyse-/Vorhersagequalität angemessen beurteilt werden kann.Es ist ferner das einzige Buch (das ich kenne), dass die Notwendigkeit für Datenstrategien behandelt ("Data Science und Geschäftsstrategie").Ich kannte bereits das englische Original (Data Science for Business) von 2013. Wer Englisch fließend und ohne Mühen verstehen kann, greift natürlich besser zum Original. Ich persönlich lese aber doch besser auf Deutsch, da arbeiten beim Lesen auch Gehirnregionen mit, die sonst mit der Sprache befasst sind. Das Buch ist sehr gut übersetzt, nicht Satz für Satz 1:1 (wie bereits schon der Titel-Vergleich zeigt), sondern der Übersetzer hat sehr gute Arbeit geleistet.Insgesamt gibt es von mir die volle Punktzahl und empfehle es auch meinen Studenten zum Thema "Data Science für Business Analytics".
Auf der Suche nach einer Zusatzlektüre für meine Studierenden bin ich auf dieses Buch gestoßen. Es vermittelt wunderbar die grundlegenden Konzepte der Data Science (überwachte und unüberwachtes Data Mining), ist sehr gut im Aufbau und leicht zu lesen. Das Buch ist für Einsteiger perfekt, Mathematik kommt nur minimal vor. Das Buch führt stringent mittels eines Beispiels durch die Kapitel. Die Grafiken sind sehr anschaulich und machen die Lektüre gut verständlich. Das Buch gibt es auch in Engl. (Original) - so kann ich es bestens für meine internationalen Studierenden empfehlen.
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