Data Science - was ist das eigentlich?! - Annalyn Ng

. .

Auteur(s) : Annalyn Ng - Kenneth Soo

Editeur : Springer-Verlag Gmbh

Langue : Allemand

Parution : 01/11/2018

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 179

Expédition : 245

Dimensions : 18.8 x 13.2 x 1.2

ISBN : 9783662567753

Résumé :

Sie m?chten 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 w?rden Sie dabei aber gern verzichten? Dann sind Sie hier genau richtig: Dieses Buch bietet einen kompakten Einblick in die wichtigsten Schl?sselkonzepte der Datenwissenschaft und ihrer Algorithmen ? und zwar ohne Sie mit mathematischen Formeln und Details zu belasten!

Der Fokus liegt ? nach einer ?bergeordneten Einf?hrung ? auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erl?utert und mit einem leicht verst?ndlichen, realen Anwendungsbeispiel verkn?pft. Die Kombination aus intuitiven Erkl?rungen und zahlreichen Abbildungen erm?glicht dabei ein grundlegendes Verst?ndnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschlie?end werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.

 Das Buch beschreibt die Schl?sselalgorithmen der Datenwissenschaften bildlich und eing?ngig. Eine n?tzliche Einf?hrung f?r Anf?nger, ein guter ?berblick f?r Gesch?ftsleute, die mit Analysten zusammenarbeiten, oder einfach ein anregendes Lesevergn?gen f?r alle, die wissen wollen, was mit ihren Daten geschieht. Dr. David Stillwell, stellvertretender Direktor des Psychometrics Centre an der University of Cambridge

Dank der exzellent veranschaulichten Konzepte konnten unsere Studenten aus den nicht-technischen F?chern die abstrakten Ideen des maschinellen Lernens ganz intuitiv verstehen. Ethan Chan, Big-Data-Dozent, Stanford University

Biographie:

Annalyn Ng schloss ihr Grundstudium an der University of Michigan (Ann Arbor) ab und war dort auch als Statistiktutorin t?tig. Anschlie?end absolvierte sie ihr Master-Studium am Psychometrics Centre der University of Cambridge, indem Sie dort Social Media-Daten f?r gezielte Werbung und programmierte kognitive Tests f?r die Stellenv .ermittlung auswertete. Im Team f?r Verhaltenswissenschaften bei Disney Research untersuchte sie sp?ter psychologische Profile von Konsumenten.

Kenneth Soo hat sein Master-Studium in Statistik an der Stanford University abgeschlossen. Zuvor absolvierte er sein Grundstudium in Mathematik, Operational Research, Statistics and Economics (MORSE) an der University of Warwick: Er war dort als Forschungsassistent bei der Operational Research & Management Sciences Group t?tig und arbeitete an der bi-objektiven robusten Optimierung mit Anwendungen in Netzwerken, die zuf?lligen Ausf?llen unterliegen.

Sommaire:

Das Wichtigste in K?rze ....- k-Means-Clustering.- Hauptkomponentenanalyse.- Assoziationsanalyse.- Soziale Netzwerkanalyse.- Regressionsanalyse.- k-n?chste Nachbarn und Ausrei?ererkennung.- Support-Vektor-Maschine.- Entscheidungsbaum.- Random Forests.- Neuronale Netze.- A/B-Tests und vielarmige Banditen.- Anhang.