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.
