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Und wie dieses Buch beeinflussen Sie viel bessere Zukunft zu tun? Es wird mit nur assoziieren, wie die Zuschauer werden sicherlich die Lektionen bekommen, die kommen. Wie zu erkennen, in der Regel werden sicherlich viele Menschen glauben, dass die Analyse ein Eintrag sein, die brandneue Wahrnehmung einzugeben. Das Verständnis wird sicherlich nur beeinflussen, wie Sie ihr Leben kippen. Auch das ist schwer ausreichend; Menschen mit hohem sprit vielleicht nicht langweilig oder dieses Konzept zu realisieren aufgeben. Es ist, was werden die Ideen für Sie.

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. Ein Job könnte verpflichtet Sie konsequent das Verständnis und die Begegnung zu bereichern. Wenn Sie keine ausreichend Zeit haben es gerade zu steigern, könnten Sie die Begegnung und Know - how aus der Überprüfung des Buches erhalten. Wie jeder erkennt, ist Buch unglaublich beliebt als Heimat Fenster der Welt zu öffnen. Es impliziert , dass Buch Check - out werden Ihnen sicherlich ein brandneues Mittel gibt jede Kleinigkeit zu entdecken , die Sie benötigen. Als Anleitung , die wir hier zur Verfügung stellen

Well, among the efforts to improve the experience and also understanding is by analysis. You understand, checking out publication, specifically, will overview of understand brand-new point. When you aren't sure regarding just what you wish to do in your work, you could start by reviewing guide. When you repent to ask for someone, you can have guide to read. Whatever the book is, it will certainly always offer the kindness. To assist you find your brand-new initiative, this could be good.

Book has the tendency to be the home window to globe, as what many individuals claim. However, book will certainly not be this great point to the new globe if you do not review it and also understand. Checking out a book is not a force. It's really a necessity to be one of assistance in life. is even not sort of a large great book kind; every world can be utilized to recommend you to life better. Even you have great feature of strategies, you may have to read this type of publication. Why?

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Produktinformation

Format: Kindle Ausgabe

Dateigröße: 17764 KB

Seitenzahl der Print-Ausgabe: 336 Seiten

Verlag: dpunkt.verlag (2. Mai 2019)

Verkauf durch: Amazon Media EU S.Ã r.l.

Sprache: Deutsch

ASIN: B07RCFB2W9

Text-to-Speech (Vorlesemodus):

Aktiviert

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' + "Die Sprachausgabe ist für den Kindle Fire HDX, Kindle Fire HD, Kindle Fire, Amazon Echo, Amazon Tap und Echo Dot verfügbar." + '

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X-Ray:

Nicht aktiviert

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"closeButtonLabel": "X-Ray Popover schließen",

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' + "X-Ray ist auf allen Kindle Touch-, Kindle Paperwhite-, Kindle Fire HD-Geräten sowie auf der neuesten Generation von Kindle Fire verfügbar." + '

',

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Word Wise: Nicht aktiviert

Verbesserter Schriftsatz:

Aktiviert

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' + "Deutliche Schriftsatzverbesserungen bieten schnelleres Lesen mit weniger Augenbelastung und attraktiven Seiten-Layouts, auch bei größeren Schriftgrößen. >Weitere Informationen" + '

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"closeButtonLabel": "Popover für verbesserten Schriftsatz schließen"

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Durchschnittliche Kundenbewertung:

5.0 von 5 Sternen

2 Kundenrezensionen

Amazon Bestseller-Rang:

#368.976 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop)

Ich denke, dass man dieses Buch mit dem amerikanischen Bestseller, „Data Science for Business“, vergleichen kann.Als „neutraler“ Schweizer lebend in Deutschland, nehme ich mir die Freiheit und spiele Schiedsrichter :-)USA:Das amerikanische Buch liest sich meiner Meinung nach viel flüssiger. Fast atypisch, wird auf großen Hype verzichtet. Warum fast eine ganze Seite benötigt wird, um die Euklidische Distanz zu erklären, werde ich wohl nie verstehen (angeben?).Deutschland:Viel „nüchterner“ geschrieben, dafür mit tiefem Verständnis der teilweise komplexen Zusammenhänge. Dazu super Einsichten aus der Praxis, speziell zur Geschichte, BI (Business Intelligence) und Scrum.Ein paar Stichpunkte:Kapital 1 – 4(+) Genial: von Data Mining zu BI zu Data Science.(-) Seite 20: „Auf dem Gebiet der Data Science ist domänspezifische Expertise unabdingbar.“Hmmmm, gefährlich. Die Amis nennen das „all data is the same.“ Anders gesagt, wenn ich einen Algorithmus trainiere, ist es mir egal, ob ich das Absprungs Risiko eines Kunden oder das Brustkrebsrisiko ermittle.(-) Seite 33: „Über die Zuverlässigkeit und Treffsicherheit des Algorithmus bestimmt die Qualität der ihm zugeführten Daten.“Das stimmt so nicht ganz. Auch wenn die Datenqualität perfekt ist, kann die Treffsicherheit lausig sein, wenn der Algorithmus kein Muster erkennen kann (z.B. wenn die Kunden zufällig abspringen). Das habe ich aus schmerzhafter Erfahrung gelernt.Kapitel 7 + 8(+) Genial: BI Landschaft, Self-Service BI und ETL.Kapitel 11: Customer Churn mit Keras/TensorFlow und H2O(+) Die Kosten-Nutzen-Kalkulation für Churn ist genial.(-) Ob man ROC bei einem unbalanced Dataset nutzen sollte, ist fraglich (siehe Kaggle).(-) Bei tabellarischen Daten ist Keras/TensorFlow wirklich keine gute Wahl. Overfitting ist unglaublich schwer einzudämmen. Die Erfahrung auf Kaggle zeigt, dass traditionelle Algorithmen (z.B. XGBoost) einem Deep Learning Ansatz in diesem Fall (fast) immer überlegen ist.(-) „Vorbereitung der Daten“ fällt etwas dürftig aus. Richtig ist, dass das Markieren von NAN’s in einer neuen Spalte ein guter Kaggle Trick ist (deckt MCAR, MAR und MNAR ab). Fehlende Wert (Imputation) sollte dann aber mit dem Mittel (falls Normalverteilung) oder Median (falls keine Normalverteilung) ersetzt werden.Kapitel 15: Scrum in Data-Science Projekten(+) Geniales Kapitel von A – Z.Konklusion:Sehr gute Lektüre, speziell für Praktiker in Data Science.

➤ Warum gekauft?weil ich vor Jahren Wirtschaftsinformatik studiert habe und den Schwerpunkt Information Retrieval hatte, seit Jahren mit Data Warehouses und mit BI zu tun habe. Einer meiner ehemaligen Azubis macht seinen Master in Data Science in Salzburg und nun dachte ich mir, schauen wir mal, was für aktuelle Literatur es zum Thema gibt.➤ BewertungPositiv✔ hat mich wirklich fachlich weiter gebracht.✔ die Aussagen sind sehr präzise formuliert und geht sehr in die Tiefe✔ das Buch bleibt sehr sachlich✔ der Hype um Data-Science wird kritisch betrachtet (vieles ist gar nicht so neu ... nur weiß das nicht jeder)✔ da wir in der Firma das Scrum Framework für unsere Projekte nutzen ist das Thema Scrum + Data Science für mich superNegativ✘ an manchen stellen doch ein wenig schwierig zu lesen und man muss ich wirklich sehr konzentrieren und manche Sätze mehrfach lesen. das ist ein Fachbuch, wie ich es von früher aus der Uni kenne➤ FazitDas Buch ist ein "echtes" Fachbuch, es hat mich tatsächlich weiter gebracht. Es hat mich darin bestätigt, dass viel, von dem was man heutzutage hört oder liest zum Thema AI/KI, Data Science, Deep Learning usw. doch noch in den Kinderschuhen steckt und viele, die von den Themen reden gar nicht wissen, worüber sie reden. Die Autoren gehen mit dem Thema eher kritisch, zeigen auf, dass das alles noch in den Kinderschuhen steckt aber auf jeden Fall ein spannendes und zukunftsweisendes Thema ist.Inhaltlich fand ich die Kapitel zur Hinführung von den Neunzigern (BI, Data Warehouse usw. ) in die Jetzt-Zeit sehr gelungen. Ebenso finde ich die Abschnitte mit den praktischen Beispielen sehr nützlich.Dies ist ein Buch, mit dem man im Arbeitsalltag wirklich etwas anfangen kann, es hat mich auf jeden Fall weiter gebracht. Jetzt gilt es das Gelernte auch in die Praxis zu transferieren, das wird spannend ....

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