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Data Science – was ist das eigentlich?!

Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt

  • Annalyn Ng
  • Kenneth Soo

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XXI
  2. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 1-18
  3. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 19-28
  4. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 29-43
  5. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 45-56
  6. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 57-71
  7. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 73-85
  8. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 87-95
  9. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 97-105
  10. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 107-115
  11. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 117-127
  12. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 129-145
  13. Annalyn Ng, Kenneth Soo
    Pages 147-156
  14. Back Matter
    Pages 157-179

About this book

Introduction

Sie möchten 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 würden Sie dabei aber gern verzichten? Dann sind Sie hier genau richtig: Dieses Buch bietet einen kompakten Einblick in die wichtigsten Schlüsselkonzepte der Datenwissenschaft und ihrer Algorithmen – und zwar ohne Sie mit mathematischen Formeln und Details zu belasten!

Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.


 Das Buch beschreibt die Schlüsselalgorithmen der Datenwissenschaften bildlich und eingängig. Eine nützliche Einführung für Anfänger, ein guter Überblick für Geschäftsleute, die mit Analysten zusammenarbeiten, oder einfach ein anregendes Lesevergnügen für 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 Fächern die abstrakten Ideen des maschinellen Lernens ganz intuitiv verstehen. Ethan Chan, Big-Data-Dozent, Stanford University



Keywords

Einführung in Data Science Machine Learning Maschinelles Lernen Maschinenlernen Datenwissenschaft Algorithmen des maschinellen Lernens Mustererkennung Pattern Recognition Unsupervised Learning Supervised Learning Reinforcement Learning Einstieg in Data Science

Authors and affiliations

  • Annalyn Ng
    • 1
  • Kenneth Soo
    • 2
  1. 1.SingapurSingapore
  2. 2.SingapurSingapore

Bibliographic information