Data-Science-Crashkurs

Data Science praxisnah erklrtPraxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklrungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, untersttzt durch interaktive Elementefr alle, die mehr uI ber die Mglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigenDieses Buch bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Mglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt und tief genug geht, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik einsteigt. Es wird nicht nur erklrt, wofr wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter berblick ber Analysemethoden vermittelt das ntige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwhlen und anzuwenden, um das gewnschte Ergebnis zu erreichen.Der bentigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchfhrung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfgbar.