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Datenwissenschaften sind aktuell eine der aufstrebenden Wissenschaften. Big Data wird immer wichtiger zu verstehen und genau dabei soll dieses Buch helfen.
Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren.
Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit.
Joel Grus ist Softwareentwickler bei Google, zuvor arbeitete er als Data Scientist für eine Reihe von Startups. Er lebt in Seattle, wo er regelmäßig an Treffen zu Datenanalyse-Themen teilnimmt. Er schreibt gelegentlich Artikel für sein Blog joelgrus.com und twittert täglich unter @joelgrus.
Dieses Buch ist eine recht gute Einführung in Data Science. Es gibt einen Überblick über die gängigsten Methoden und Themen im Data Science zu bekommen. Es geht nicht besonders in die Tiefe und an einigen Stellen entschuldigt sich der Autor dafür, dass eine weitere Erklärung den Rahmen sprengen würde. Mir sind die Erklärungen an manchen Stellen etwas mager, aber es führte dazu, dass ich mehr mitdenken musste (was ebenfalls gut für das Verständnis sein kann).
Die Übersetzung aus dem Englischen ist meines Erachtens nach sehr gelungen. Das schöne an der zweiten Auflage ist auch die Aktualisierung zahlreicher Beispiele, was das Buch sehr aktuell macht.
Ich kann das Buch also wärmstens für alle Einsteiger in das Thema Data Science empfehlen.
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