Werde ein Data Head
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Werde ein Data Head

Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern

  1. 267 Seiten
  2. German
  3. ePUB (handyfreundlich)
  4. Über iOS und Android verfügbar
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Werde ein Data Head

Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern

Über dieses Buch

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 Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen. Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen - auch ohne einen technischen Background. In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden.

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Information

Verlag
O'Reilly
Jahr
2022
eBook-ISBN:
9783960106685
Thema
Informatik
Thema
Data Mining

Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Titel
  3. Impressum
  4. Inhalt
  5. Widmung
  6. Vorwort
  7. Einleitung
  8. Teil I Denken wie ein Data Head
  9. Teil II Sprechen wie ein Data Head
  10. Teil III Den Werkzeugkasten des Data Scientist verstehen
  11. Teil IV Den Erfolg sichern
  12. Danksagungen
  13. Fußnoten
  14. Index
  15. Über die Autoren
  16. Über den Fachgutachter und die Fachgutachterin
  17. Über den Übersetzer

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