Data Science in der Praxis Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Verfahren

Oft scheitern die ersten Data Science-Versuche an den nötigen Mathematik- und Statistikkenntnissen. Das vorliegende Buch führt den Leser praxisorientiert und mit wohldosierter Theorie, minimaler Statistik und Mathematik an dieses komplexe Thema heran. Bevor es ins Detail geht, wird die Historie von Machine Learning, Data Science und KI sowie eine Begriffsdefinition dargestellt. Nach dem Aufzeigen von Best Practices zum erfolgreichen Managen eines Data-Science-Projekts führt die Reise von der Auswahl der Methoden hin zu den verschiedenen Rollen eines Data Scientist. Ein kurzer Crashkurs zu R bereitet den Leser auf die folgenden Praxiskapitel vor.Dank der gut durchdachten Beispiele und der klaren Struktur, die sich wie ein roter Faden durch das gesamte Werk zieht, erreicht man schnell Lernerfolge. Die nötigen Statistik- und Mathematikkenntnisse werden nebenher auf einem einfachen Level vermittelt. Der Schreibstil ist angenehm und es macht Spaß, die Kapitel durchzuarbeiten. Man merkt dem Autor seine Erfahrung im Thema und auch im Vermitteln von Inhalten an. Zahlreiche Abbildungen und Hinweisboxen unterstützen beim Verstehen der Inhalte. ("iX - Magazin für professionelle Informationstechnik")
Man kann sein Werk tatsächlich ohne Mathe-Kenntnisse produktiv nutzen. Was man wissen muss, wird erklärt. [...] Alby nimmt seine Leser bei der Hand und zeigt, was und wie es geht. ("Website Boosting")
Alles in allem bietet das Buch eine gelungene Einführung in die Datenwissenschaft, die ein tieferes Verständnis der eingesetzten Verfahren ermöglicht. ("LINUX MAGAZIN")