PDF kostenlos Data Science für Dummies

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Data Science für Dummies

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Über den Autor und weitere Mitwirkende

Lillian Pierson arbeitet als Datenanalystin und Umweltingenieurin. Sie gründete die Firma Data Mania, die Inhouse-Schulungen, Onlinekurse und Workshops rund um das Thema Datenanalyse anbietet.

Produktinformation

Taschenbuch: 382 Seiten

Verlag: Wiley-VCH; Auflage: 1. (14. April 2016)

Sprache: Deutsch

ISBN-10: 9783527712076

ISBN-13: 978-3527712076

ASIN: 3527712070

Größe und/oder Gewicht:

18 x 2 x 23,9 cm

Durchschnittliche Kundenbewertung:

2.4 von 5 Sternen

13 Kundenrezensionen

Amazon Bestseller-Rang:

Nr. 70.529 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)

Dachte, die Rez. vorher wäre viell. etwas übertrieben, dass das Buch schlecht übersetzt wurde. Aber leider stimmt es. Die Übersetzungen sind zum Teil tats. so, dass man den Sinn nicht mehr versteht. Überhaupt schert das Buch aus der "Dummies"-Reihe aus. Es gibt praktisch keine echten Beispiele, keine Umsetzungstipps oder echte Doing-Unterstützung. In weiten Teilen ist das Buch nur eine Sammlung an Begriffserklärungen, die sich zum Teil mehrmals wiederholen. Die Gliederung verspricht weit mehr, als der Inhalt dann hält. Es fehlen Abbildungen und generell sind die Abb auch zu klein geraten. Wichtiges kann man gar nicht lesen, so klein sind die Beschriftungen. Einiges ist auch sachlich falsch (z. B. über Google Analytics). Man bekomt das Gefühl, die Autorin wäre selbst nicht so tief im Thema und hat für die vielen Minikapitel selbst recherchiert und es entweder nicht richtig verstanden oder gibt es genauso kompliziert und unerklärt wie in anderen Quellen wieder. Mein Fazit: Finger weg, andere Data-Science Bücher sind deutlich besser für Einsteiger geeignet. Nicht selten driftet die Autorin in Trivialitäten ab oder gibt wenig nützliche Empfehlungen. So z.B., eine Software zur Sedimentanalyse (Welche Meinungen stecken hinter Postings in Social Media) könne man ja bei Interesse schnell mal auch selbst programmieren.

Die deutschsprachige Version ist wirklich nicht besonders gut, das Buch verliert viel bei der Übersetzung. Inhaltlich decken sich die englischsprachige Version, die ich habe, und diese auch nicht ganz, das kann aber an der Auflage liegen. Leider fehlen in der deutschsprachigen Version wirklich interessante Themen, insbesondere das Kapitel über Machine Learning. Genau dieses hat mir aber gefallen, weil es Techniken, die nicht unbedingt regelmäßig hier verortet werden, wie Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse und Regression, genau hier unterbringt, und das zeigt eine gewisse Einsicht in die Thematik, das sehe ich genauso.Grundsätzlich ist es immer schwierig, Mathematik ohne Mathematik zu erklären, die Autorin macht das aber eigentlich ganz gut, aber wie gesagt nur in der englischsprachigen Version. Man bekommt schon einen Überblick, welche Techniken relevant sind, man sollte aber vielleicht doch noch etwas Zeit mit einem guten Lehrbuch über multivariate statistische Verfahren verbringen, denn irgendwelche Verfahren anwenden kann heute jeder, das Problem ist, dass die Leute nicht wirklich wissen, was sie tun, und dem wird durch das Buch nicht abgeholfen.

Der Autor des Buches Lillian Pierson arbeitet als Datenanalystin und Umweltingenieurin. Sie gründete die Firma Data Mania, die Schulungen, Kurse und Workshops rund um das Thema Datenanalyse anbietet.Das Buch Data Science für Dummies ist unterteilt in sechs Teile, die dann wiederum unterteilt sind:Teil 1: Mit Data Science beginnenTeil 2: Die Bedeutung Ihrer Daten mit Data Science erkennenTeil 3: Datenvisualisierung mit klaren AussagenTeil 4: Programmieren und Data ScienceTeil 5: Probleme aus der Praxis mit Data Science lösenTeil 6: Der Top-Ten-TeilAm Anfang des Buches stellt die Autorin zunächst klar welche Vorkenntnisse der Leser mitbringen sollte:fortgeschrittene Microsoft Excel Kenntnisse. Außerdem ist es von Vorteil, wenn man etwas von Algebra, grundlegender Statistik oder auch Wirtschaftsmathematik versteht.Das Buch ist Modular aufgebaut, so dass man nur die Dinge lesen kann, die einen interessieren bzw. man kann das Buch als Nachschlagewerk benutzen. Die im Buch verwendeten Symbole werden – wie in allen Dummie-Bücher ebenfalls erklärt.Im ersten Kapitel geht es z.B. auch darum eigene Angestellt entsprechend auszubilden um entsprechende Spezialisten für Data Science zu bekommen, da der Markt wohl nicht viele Leute mit entsprechender Ausbildung bereit hält. Ich muss zugeben, dass ich von diesem Buch nicht erwartet habe, dass es darin um solche Dinge geht und ehrlich gesagt fand ich das auch nicht wirklich passend. Es werden Python und R und SQL vorgestellt, sowie als Anwendungssoftware Excel – warum nicht auch hier eine freie Software gewählt wurde erschließt sich mir nicht.Irgendwie kann ich mich des Eindrucks nicht erwehren, dass das Buch bzw. die Autorin nicht so recht weiß wo es/sie hin möchte. Es werden viele Themen angeschnitten, man erhält einen gewissen Überblick aber irgendwie lässt einen das ziemlich unbefriedigt zurück. Zudem hat das Buch wohl einige Übersetzungsfehler, da wird z.B. auf eine Grafik hingewiesen in der etwas blau eingezeichnet wurde. Dumm nur, dass die entsprechende Grafik in schwarz/weiß ist.Data Science für Dummies hat mich enttäuscht. Ich habe keine Ahnung was genau das Buch möchtet. Zudem gehört es nicht in die Dummie-Reihe, da die Vorkenntnisse, die vorausgesetzt – und tatsächlich auch nötig – sind einfach zu tief gehen.

Ich habe schon einige Teile der "Dummies"-Reihe kennengelernt und konnte mich so mit diesen einfach und schnell in Themengebiete einarbeiten die mich interessierten. Leider ist das bei diesem Buch aus der Reihe nur bedingt gegeben.Nachdem es zwar viele Begriffserklärungen zum Thema gibt, fehlen dagegen die Beispiele und Tipps um diese in die Praxis umzusetzen. Gerade die Beispiele machen das ganze Buch schwer für einen Laien zu verstehen, zumal die Übersetzung so einige Schwächen aufweist.Für mich als Laien ist das Buch nicht verständlich, so dass ich von Kapitel zu Kapitel immer weniger verstanden habe, bis ich das Buch genervt beiseitegelegt habe. Vielleicht ist es mehr für den Fortgeschrittenen zu gebrauchen.Fazit: Für den Laien wie mich nur als Nachschlagewerk zu nutzen, dafür zwei Sterne.

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