Data Science – was ist das eigentlich?!

Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt

Autoren: Ng, Annalyn, Soo, Kenneth

Vorschau
  • Intuitive Erklärungen und Visualisierungen
  • Praktische Anwendungen zur Veranschaulichung der einzelnen Algorithmen
  • Zusammenfassung am Ende jeden Kapitels
  • Vergleich der Vor- und Nachteile der Algorithmen
  • Glossar der häufig verwendeten Begriffe
  • Alle Abbildungen für Farbenblinde geeignet
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Über dieses Buch

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. 

Über den Autor

Annalyn Ng schloss ihr Grundstudium an der University of Michigan (Ann Arbor) ab und war dort auch als Statistiktutorin tätig. Anschließend absolvierte sie ihr Master-Studium am Psychometrics Centre der University of Cambridge, indem Sie dort Social Media-Daten für gezielte Werbung und programmierte kognitive Tests für die Stellenv .ermittlung auswertete. Im Team für Verhaltenswissenschaften bei Disney Research untersuchte sie später psychologische Profile von Konsumenten.

Kenneth Soo hat sein Master-Studium in Statistik an der Stanford University abgeschlossen. Zuvor absolvierte er sein Grundstudium in Mathematik, Operational Research, Statistics and Economics (MORSE) an der University of Warwick: Er war dort als Forschungsassistent bei der Operational Research & Management Sciences Group tätig und arbeitete an der bi-objektiven robusten Optimierung mit Anwendungen in Netzwerken, die zufälligen Ausfällen unterliegen.

Stimmen zum Buch

“... zeigen anhand verständlich erläuterter, einfacher, aber plausibler Beispiele, wie diese Anwendungen erfolgen und welche Ergebnisse sie liefern. Viele Beispiele wurden der (hier auch zitierten) Literatur entnommen und können vom Leser leicht nachvollzogen werden. Man kann deshalb erwarten, dass nicht nur Studierende dieses Fachgebiets von der Lektüre profitieren werden, sondern auch Unternehmer bessere Fragen an die von ihnen beauftragten Wissenschaftler stellen können.” (Martin A. Lobeck, in: ekz-Informationsdienst, Heft 3, 2019)

Inhaltsverzeichnis (12 Kapitel)

Inhaltsverzeichnis (12 Kapitel)
  • Das Wichtigste in Kürze …

    Seiten 1-18

    Ng, Annalyn (et al.)

  • k-Means-Clustering

    Seiten 19-28

    Ng, Annalyn (et al.)

  • Hauptkomponentenanalyse

    Seiten 29-43

    Ng, Annalyn (et al.)

  • Assoziationsanalyse

    Seiten 45-56

    Ng, Annalyn (et al.)

  • Soziale Netzwerkanalyse

    Seiten 57-71

    Ng, Annalyn (et al.)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Data Science – was ist das eigentlich?!
Buchuntertitel
Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt
Autoren
Übersetzt von
Delbrück, M.
Copyright
2018
Verlag
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Copyright Inhaber
Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature
eBook ISBN
978-3-662-56776-0
DOI
10.1007/978-3-662-56776-0
Softcover ISBN
978-3-662-56775-3
Auflage
1
Seitenzahl
XXI, 179
Anzahl der Bilder
11 schwarz-weiß Abbildungen
Themen