Kostenfreier Download Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python, by Joel Grus
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Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python, by Joel Grus
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Über den Autor und weitere Mitwirkende
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.
Produktinformation
Gebundene Ausgabe: 352 Seiten
Verlag: O'Reilly; Auflage: 1 (24. März 2016)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 9783960090212
ISBN-13: 978-3960090212
ASIN: 3960090218
Größe und/oder Gewicht:
16,4 x 2,2 x 23,8 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
3.1 von 5 Sternen
6 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 39.797 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
Ich habe mir das Buch gekauft, um mich für meine Masterarbeit in dem Umfeld des maschinellen Lernens vorzubereiten. Dabei hat es mir bis jetzt gut geholfen. Die Algorithmen und Techniken für das maschinelle Lernen werden in Python implementiert/vorgestellt. Dabei wird keine Bibliothek, wie bspw. scikit-learn, verwendet.Wer also wissen will, wie die Algorithmen funktionieren, der ist mit diesem Buch gut bedient. Da ich für meine Masterarbeit aber auch scikit-learn verwende, werde ich mir auch das Buch: Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science von Andreas C. Müller und Sarah Guido besorgen.
Das Buch ist gut geschrieben und unterhaltsam geschrieben. Leider wird allerdings Python 2.7 als Grundlage genommen und die komplette Version 2 von Python wird ab Ende des Jahres offiziell nicht mehr unterstützt. Entsprechend sind ein guter Teil der Beispiele nicht mehr aktuell. Man kann die Beispiele natürlich selbst übertragen, wenn man sich zumindestens rudimentär mit Python 3 auskennt, aber so macht das leider keinen Sinn mehr. Sehr Schade den das Buch ist eigentlich recht gut.
Informativ für Einsteiger. Jedoch an einigen Stellen etwas zu kompliziert erklärt. Dennoch würde ich mir die Literatur nochmals anschaffen.
Dieses Buch ist eine recht gute Einführung in Data Science, welches ich empfehle, um 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 gelungen.In einer englischsprachigen Rezension hier auf Amazon wird kritisiert, dass zu wenig mit NumPy/Pandas/SciPy gearbeitet wird. Ich halte es allerdings für eine gute Idee, den interessierten Leser mit wenig Python-Kenntnissen nicht gleich mit den unzähligen Funktionen dieser Bibliotheken zu überfordern. Klar funktionieren mit den NumPy-Matrizen einige Dinge schneller und abgekürzter, als mit den Listen im Standard-Python und ein paar Schleifen, setzt aber eben die Kenntnis dieser Datenstrukturen voraus (und lenkt von der eigentlichen Data Science Methodik ab).Für den Einstieg in NumPy und Pandas empfehle ich das Buch "Datenanalyse mit Python".
Meiner Meinung nach völlig überteuertes Buch für absolutes Basiswissen. Das einzige was für mich als Student neu war, waren einige Python Codes, weil ich mich mit Python nicht auskenne. Da wäre allerdings ein kostenloses Python tutorial sicherlich die bessere Wahl gewesen.Für Leute die sich intensiv mit dem Thema beschäftigen wollen, ist das Buch nicht zu empfehlen.
Das Buch tut im Grunde das was es soll, es vermittelt einen breiten Überblick über die möglichen anwendungen und wie der Code dafür aussieht. Das Problem ich kann nichts davon anwenden, da nicht hervorgeht wie ich mit bestehenden Daten arbeite. Es gibt zwar ein Kapitel wie man *.csv importiert, aber in den anderen Kapiteln verstehe ich nicht wie ich imporrtierte Daten nutzen kann.Zu Kontext ich habe bisher kaum Berührungspunkte mit Python und arbeite hauptsächlich mit VBA in Office.
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