Data Science in der Praxis

Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Verfahren von Tom Alby.

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Der ideale Einstieg in Data Science! Praktiker.innen mit und ohne Mathematikkenntnisse bekommen hier alles, was Sie für eigene Data-Science-Projekte brauchen: Einschlägige Analysemethoden werden nachvollziehbar und mit gerade so viel Theorie wie nötig vorgestellt. Neben der Programmiersprache R lernen Sie für alle Projektphasen die passenden Methoden und Werkzeuge kennen – sei es die Vorbereitung der Daten, die Auswahl der Verfahren oder das Trainieren der Modelle. Mit vielen Beispielen, Grafiken, Entscheidungshilfen und weiteren Praxistipps.

  • Erfolgsfaktoren und Tools für alle Projektphasen
  • KI und Machine Learning für die Datenanalyse
  • Mit Anwendungsbeispielen für verschiedene Fachgebiete
  • Von der Anforderungsanalyse über die Akquise und Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung der Ergebnisse

Aus dem Inhalt:

  • Erste Schritte mit R und RStudio
  • Begriffe aus der Statistik vom Median bis zum Hypothesentest
  • Vorbereitung: Daten reinigen und transformieren
  • k-Means Clustering
  • Lineare und nichtlineare Regression
  • Das richtige Verfahren wählen
  • Machine Learning einsetzen
  • Dimensionen und Parameter geschickt wählen
  • Tipps für alle Phasen eines Data-Science-Projekts
  • Ihre Anwendung als REST-API bereitstellen
  • Anomalieerkennung, Warenkorbanalyse und viele weitere Anwendungen

Tom Alby ist Verantwortlicher für Digitale Transformation in einem Versicherungsunternehmen, Lehrbeauftragter für Datenanalyse und Data Mining, Tutor und Autor – kurz gesagt ein "Datenfreak" (brandeins). Auch in seinen früheren Stationen bei Google, ask.com oder bbdo, wo er die Data Acadamy leitete, drehte sich alles um die Datenanalyse.

  • 360 Seiten, broschiert
  • 17,2 x 23 cm
  • ISBN 978-3-8362-8462-2

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