Data Science praxisnah erklärt Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und
zahlreichen Anwendungsbeispielen unterstützt durch interaktive Elemente Für alle die mehr
über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen ohne gleich tief in die Theorie oder
bestimmte Methoden einzusteigen »Data-Science-Crashkurs« bietet einen praxisnahen
Einstieg in Data Science angereichert mit interaktiven Elementen der die Breite der
Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt. Dieses Buch geht tief genug um Vorteile Nachteile
und Risiken zu verstehen aber steigt dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik
ein. Es wird nicht nur erklärt wofür wichtige Begriffe wie Big Data machinelles Lernen oder
Klassifikation stehen sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt wie
Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige
Wissen um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden um das
gewünschte Ergebnis zu erreichen. Der benötigte Python-Quelltext der z.B. zur Durchführung
von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird ist in Form von
Jupyter-Notebooks frei verfügbar.
