Gratis Bücher Data Science – was ist das eigentlich?!: Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt, by Annalyn Ng Kenneth Soo
Warum sollten Sie täglich lesen, wenn Sie Zeit haben? Haben Sie festgestellt, die genauen Gründe von Ihnen zu überprüfen? Viele versuchen, das Lesen der Praxis haben für ihre weit bessere Zukunft, sondern als eine Frage der Tat kann es nicht bestanden. Was ist los mit dir? Ist üben die Analyse einer Gesellschaft, wirklich Routine, Anforderung oder etwas anderem? Wenn Sie wirklich wissen müssen, wie viele Personen wollen sich inspirieren Analyse Verhalten haben, können Sie ein ebenfalls davon motiviert sein.
Data Science – was ist das eigentlich?!: Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt, by Annalyn Ng Kenneth Soo
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Pressestimmen
“... zeigen anhand verständlich erläuterter, einfacher, aber plausibler Beispiele, wie diese Anwendungen erfolgen und welche Ergebnisse sie liefern. Viele Beispiele wurden der (hier auch zitierten) Literatur entnommen und können vom Leser leicht nachvollzogen werden. Man kann deshalb erwarten, dass nicht nur Studierende dieses Fachgebiets von der Lektüre profitieren werden, sondern auch Unternehmer bessere Fragen an die von ihnen beauftragten Wissenschaftler stellen können.†(Martin A. Lobeck, in: ekz-Informationsdienst, Heft 3, 2019)
Buchrückseite
Sie möchten endlich wissen, was sich hinter Schlagworten wie „Data Science“ und „Machine Learning“ eigentlich verbirgt – und was man alles damit anstellen kann? Auf allzu viel Mathematik würden Sie dabei aber gern verzichten? Dann sind Sie hier genau richtig: Dieses Buch bietet einen kompakten Einblick in die wichtigsten Schlüsselkonzepte der Datenwissenschaft und ihrer Algorithmen – und zwar ohne Sie mit mathematischen Formeln und Details zu belasten! Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt. Das Buch beschreibt die Schlüsselalgorithmen der Datenwissenschaften bildlich und eingängig. Eine nützliche Einführung für Anfänger, ein guter Überblick für Geschäftsleute, die mit Analysten zusammenarbeiten, oder einfach ein anregendes Lesevergnügen für alle, die wissen wollen, was mit ihren Daten geschieht. Dr. David Stillwell, stellvertretender Direktor des Psychometrics Centre an der University of CambridgeDank der exzellent veranschaulichten Konzepte konnten unsere Studenten aus den nicht-technischen Fächern die abstrakten Ideen des maschinellen Lernens ganz intuitiv verstehen. Ethan Chan, Big-Data-Dozent, Stanford University
Alle Produktbeschreibungen
Produktinformation
Taschenbuch: 179 Seiten
Verlag: Springer; Auflage: 1. Aufl. 2018 (8. November 2018)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 366256775X
ISBN-13: 978-3662567753
Größe und/oder Gewicht:
12,7 x 1,1 x 19,7 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
5.0 von 5 Sternen
2 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 34.921 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
Leichte Lektüre, einfach zu lesen und anschaulich beschrieben. Man bekommt einen guten Einblick ins Thema.
Das Buch gibt einen guten Überblick über typische Algorithmen zur Datenanalyse/-verarbeitung und erklärt diese sehr einfach mit Beispielen und zahlreichen Abbildungen. Es ist für alle geeignet, die sich noch nie mit dem Thema beschäftigt haben und einen ersten Einblick in die Materie haben möchten. Zum praktischen implementieren der Algorithmen ist weiterführende Literatur notwendig, dieses Buch möchte wirklich nur die Prinzipien hinter den Algorithmen klar machen. Dies gelingt sehr gut.Durch das Taschenbuchformat lässt es sich sehr gut mitnehmen und unterwegs lesen, zum Beispiel in der Bahn.Klare Kaufempfehlung von mir.Ich selbst habe dieses Buch nicht bei Amazon gekauft.
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