Buch, Deutsch, 268 Seiten, Format (B × H): 164 mm x 239 mm, Gewicht: 506 g
Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern
Buch, Deutsch, 268 Seiten, Format (B × H): 164 mm x 239 mm, Gewicht: 506 g
ISBN: 978-3-96009-191-2
Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH
Fundierte Datenkompetenz für den Arbeitsplatz entwickeln – auch ohne Programmierkenntnisse
- Jenseits der Buzzwords: zentrale Konzepte in Data Science, Statistik und Machine Learning wirklich verstehen
- Das Buch vermittelt Grundwissen und eine datenorientierte Denkweise anhand klarer, gut nachvollziehbarer Alltagsbeispiele
- Es schließt die Kommunikationslücke zwischen Data Scientists, Führungskräften und all denjenigen, die täglich mit Daten umgehen müssen
Auch wenn Sie von Haus aus kein Data Scientist sind, im Job aber viel mit Daten zu tun haben: Mit diesem Buch werden Sie zu einem echten Data Head. Der kompakte Datenanalyse-Leitfaden gibt Führungskräften, Quereinsteigern und all denen, die häufig mit Data Scientists zusammenarbeiten, das Wissen, die Fachsprache und die nötigen Werkzeuge an die Hand, um informiert und kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen.
Nach der Lektüre dieses Buchs können Sie Projekte aus den Bereichen Data Science, Statistik und Machine Learning beurteilen und aktiv mitgestalten – auch ohne einen technischen Background. Alex Gutman und Jordan Goldmeier veranschaulichen unterhaltsam und verständlich die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher, gut nachvollziehbarer Beispiele, Denkübungen und Analogien.
- Bauen Sie Ihre Datenkompetenz deutlich aus und erfahren Sie, wie Sie mit Daten argumentieren
- Lernen Sie statistisches Denken und verstehen Sie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Entwickeln Sie ein intuitives Verständnis von unüberwachtem Lernen, Regression, Klassifikation und Textanalyse
- Vermeiden Sie häufige Fallstricke bei der Interpretation von Daten
- Verstehen Sie, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat
- Entwickeln Sie ein mentales Grundgerüst aus zentralen Data-Science-Konzepten, um geplante Datenprojekte Ihres Unternehmens kritisch hinterfragen zu können
Gutman / Goldmeier
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- Jenseits der Buzzwords: zentrale Konzepte in Data Science, Statistik und Machine Learning wirklich verstehen
- Das Buch vermittelt Grundwissen und eine datenorientierte Denkweise anhand klarer, gut nachvollziehbarer Alltagsbeispiele
- Es schließt die Kommunikationslücke zwischen Data Scientists, Führungskräften und all denjenigen, die täglich mit Daten umgehen müssen
Auch wenn Sie von Haus aus kein Data Scientist sind, im Job aber viel mit Daten zu tun haben: Mit diesem Buch werden Sie zu einem echten Data Head. Der kompakte Datenanalyse-Leitfaden gibt Führungskräften, Quereinsteigern und all denen, die häufig mit Data Scientists zusammenarbeiten, das Wissen, die Fachsprache und die nötigen Werkzeuge an die Hand, um informiert und kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen.
Nach der Lektüre dieses Buchs können Sie Projekte aus den Bereichen Data Science, Statistik und Machine Learning beurteilen und aktiv mitgestalten – auch ohne einen technischen Background. Alex Gutman und Jordan Goldmeier veranschaulichen unterhaltsam und verständlich die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher, gut nachvollziehbarer Beispiele, Denkübungen und Analogien.
- Bauen Sie Ihre Datenkompetenz deutlich aus und erfahren Sie, wie Sie mit Daten argumentieren
- Lernen Sie statistisches Denken und verstehen Sie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Entwickeln Sie ein intuitives Verständnis von unüberwachtem Lernen, Regression, Klassifikation und Textanalyse
- Vermeiden Sie häufige Fallstricke bei der Interpretation von Daten
- Verstehen Sie, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat
- Entwickeln Sie ein mentales Grundgerüst aus zentralen Data-Science-Konzepten, um geplante Datenprojekte Ihres Unternehmens kritisch hinterfragen zu können
Zielgruppe
- alle, die auch ohne technischen Background mehr Datenkompetenz für den Job entwickeln wollen
- angehende Data Scientists
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