![[Rezensiert] Einführung in Data Science (Joel Grus) Zusammengefasst.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2559289/c1a-085k3-8dm03xmdtr59-rpux3v.jpg)
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Einführung in Data Science (Joel Grus)
- Amazon Germany Store: https://www.amazon.de/dp/B081QMZFWC?tag=9natreegerman-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Einf%C3%BChrung-in-Data-Science-Joel-Grus.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Einf+hrung+in+Data+Science+Joel+Grus+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Weiterlesen: https://german.9natree.com/read/B081QMZFWC/
#EigenimplementierunginPython #LineareAlgebraundWahrscheinlichkeit #ExplorativeDatenanalyse #VerlustfunktionenundGradientenverfahren #NeuronaleNetzeundSprachverarbeitung #EinfhrunginDataScience
Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python von Joel Grus ist ein praxisorientiertes Fachbuch zur technischen und mathematischen Basis der Data Science. Es richtet sich an Leserinnen und Leser, die bereits etwas programmieren können und die Verfahren hinter gängigen Bibliotheken nicht nur anwenden, sondern nachvollziehen möchten. Der zentrale Ansatz besteht darin, wichtige Werkzeuge und Algorithmen mit Python in vereinfachter Form selbst zu implementieren. Dadurch verbindet das Buch lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik mit konkreten Programmieraufgaben. Behandelt werden unter anderem Datenaufbereitung, Visualisierung, maschinelles Lernen, neuronale Netze und Verfahren der Sprachverarbeitung. Die deutsche Ausgabe basiert auf der überarbeiteten Fassung des englischen Werks und berücksichtigt Python 3.6 sowie ergänzte Inhalte zu Deep Learning, Statistik und Natural Language Processing. Das Buch ist weder ein reines Mathematikkompendium noch ein Leitfaden für fertige Unternehmenslösungen. Sein Zweck liegt darin, ein belastbares Verständnis für die Mechanik datenanalytischer Methoden zu schaffen und die Abstraktionen verbreiteter Softwarewerkzeuge kritisch einordnen zu können.
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Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python von Joel Grus ist ein praxisorientiertes Fachbuch zur technischen und mathematischen Basis der Data Science. Es richtet sich an Leserinnen und Leser, die bereits etwas programmieren können und die Verfahren hinter gängigen Bibliotheken nicht nur anwenden, sondern nachvollziehen möchten. Der zentrale Ansatz besteht darin, wichtige Werkzeuge und Algorithmen mit Python in vereinfachter Form selbst zu implementieren. Dadurch verbindet das Buch lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik mit konkreten Programmieraufgaben. Behandelt werden unter anderem Datenaufbereitung, Visualisierung, maschinelles Lernen, neuronale Netze und Verfahren der Sprachverarbeitung. Die deutsche Ausgabe basiert auf der überarbeiteten Fassung des englischen Werks und berücksichtigt Python 3.6 sowie ergänzte Inhalte zu Deep Learning, Statistik und Natural Language Processing. Das Buch ist weder ein reines Mathematikkompendium noch ein Leitfaden für fertige Unternehmenslösungen. Sein Zweck liegt darin, ein belastbares Verständnis für die Mechanik datenanalytischer Methoden zu schaffen und die Abstraktionen verbreiteter Softwarewerkzeuge kritisch einordnen zu können.
