{"product_id":"9781617296253","title":"Data Science Buchcamp","description":"\u003cb\u003eLernen Sie Data Science mit Python, indem Sie fünf reale Projekte erstellen! Experimentieren Sie mit Kartenspielvorhersagen, der Verfolgung von Krankheitsausbrüchen und vielem mehr, während Sie ein flexibles und intuitives Verständnis von Data Science entwickeln.\u003c\/b\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Im \u003ci\u003eData Science Bookcamp\u003c\/i\u003e lernen Sie:\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Techniken zum Berechnen und Darstellen von Wahrscheinlichkeiten\u003cbr\u003e Statistische Analyse mit Scipy\u003cbr\u003e So organisieren Sie Datensätze mit Clustering-Algorithmen \u003cbr\u003eSo visualisieren Sie komplexe Datensätze mit mehreren Variablen\u003cbr\u003e So trainieren Sie einen Entscheidungsbaum-Algorithmus für maschinelles Lernen\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Im \u003ci\u003eData Science Bookcamp\u003c\/i\u003e testen und erweitern Sie Ihr Python-Wissen mit offenen Problemen, an denen professionelle Datenwissenschaftler täglich arbeiten. Herunterladbare Datensätze und ausführlich erläuterte Lösungen helfen Ihnen, das Gelernte zu festigen, Ihr Selbstvertrauen aufzubauen und Sie auf eine spannende neue Karriere in der Datenwissenschaft vorzubereiten.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Beim Kauf des gedruckten Buches ist ein kostenloses E-Book in den Formaten PDF, Kindle und ePub von Manning Publications enthalten.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Über die Technologie\u003cbr\u003e Ein Data Science-Projekt hat viele bewegliche Teile und es erfordert Übung und Geschick, um alle Codes, Algorithmen, Datensätze, Formate und Visualisierungen harmonisch zusammenarbeiten zu lassen. Dieses einzigartige Buch führt Sie durch fünf realistische Projekte, darunter das Verfolgen von Krankheitsausbrüchen anhand von Schlagzeilen, das Analysieren sozialer Netzwerke und das Auffinden relevanter Muster in Anzeigenklickdaten.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Über das Buch \u003cbr\u003e\u003ci\u003eDas Data Science Bookcamp\u003c\/i\u003e beschränkt sich nicht auf oberflächliche Theorie und Spielzeugbeispiele. Während Sie jedes Projekt durcharbeiten, lernen Sie, wie Sie häufige Probleme wie fehlende Daten, unordentliche Daten und Algorithmen beheben, die nicht ganz zu dem von Ihnen erstellten Modell passen. Sie werden die detaillierten Einrichtungsanweisungen und die vollständig erklärten Lösungen zu schätzen wissen, die häufige Fehlerquellen hervorheben. Am Ende werden Sie Vertrauen in Ihre Fähigkeiten haben, weil Sie die Ergebnisse sehen können.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Was ist da drin\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Web Scraping\u003cbr\u003e Organisieren Sie Datensätze mit Clustering-Algorithmen\u003cbr\u003e Visualisieren Sie komplexe Datensätze mit mehreren Variablen\u003cbr\u003e Trainieren eines Entscheidungsbaum-Maschinenlernalgorithmus\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Über den Leser\u003cbr\u003e Für Leser, die die Grundlagen von Python kennen. Keine Vorkenntnisse in Data Science oder maschinellem Lernen erforderlich.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Über den Autor\u003cbr\u003e \u003cb\u003eLeonard Apeltsin\u003c\/b\u003e ist Leiter der Datenwissenschaft bei Anomaly, wo sein Team fortschrittliche Analysen anwendet, um Betrug, Verschwendung und Missbrauch im Gesundheitswesen aufzudecken.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Inhaltsverzeichnis\u003cbr\u003e FALLSTUDIE 1: DIE GEWINNSTRATEGIE BEI ​​EINEM KARTENSPIEL FINDEN \u003cbr\u003e1 Wahrscheinlichkeitsberechnung mit Python\u003cbr\u003e 2 Wahrscheinlichkeiten mit Matplotlib darstellen\u003cbr\u003e 3 Ausführen von Zufallssimulationen in NumPy\u003cbr\u003e 4 Fallstudie 1 Lösung\u003cbr\u003e FALLSTUDIE 2: BEWERTUNG DER BEDEUTUNG VON ONLINE-WERBEKLICKS\u003cbr\u003e 5 Grundlegende Wahrscheinlichkeits- und Statistikanalyse mit SciPy\u003cbr\u003e 6 Vorhersagen mit dem Zentralen Grenzwertsatz und SciPy treffen\u003cbr\u003e 7 Statistische Hypothesentests\u003cbr\u003e 8 Tabellen mit Pandas analysieren\u003cbr\u003e 9 Fallstudie 2 Lösung\u003cbr\u003e FALLSTUDIE 3: VERFOLGUNG VON KRANKHEITSAUSBRÜCHEN ANHAND VON SCHLAGZEILEN\u003cbr\u003e 10 Daten in Gruppen clustern\u003cbr\u003e 11 Visualisierung und Analyse geografischer Standorte\u003cbr\u003e 12 Fallstudie 3 Lösung\u003cbr\u003e FALLSTUDIE 4: VERWENDEN SIE ONLINE-STELLENANZEIGEN, UM IHREN DATA SCIENCE-LEBENSLAUF ZU VERBESSERN\u003cbr\u003e 13 Textähnlichkeiten messen\u003cbr\u003e 14 Dimensionsreduktion von Matrixdaten\u003cbr\u003e 15 NLP-Analyse großer Textdatensätze\u003cbr\u003e 16 Text aus Webseiten extrahieren\u003cbr\u003e 17 Fallstudie 4 Lösung\u003cbr\u003e FALLSTUDIE 5: VORHERSAGE ZUKÜNFTIGER FREUNDSCHAFTEN AUF DER GRUNDLAGE SOZIALER NETZWERKDATEN\u003cbr\u003e 18 Eine Einführung in die Graphentheorie und Netzwerkanalyse\u003cbr\u003e 19 Dynamische Graphentheorietechniken für Knotenranking und soziale Netzwerkanalyse \u003cbr\u003e20 Netzwerkgesteuertes überwachtes maschinelles Lernen\u003cbr\u003e 21 Training linearer Klassifikatoren mit logistischer Regression\u003cbr\u003e 22 Training nichtlinearer Klassifikatoren mit Entscheidungsbaumtechniken\u003cbr\u003e 23 Fallstudie 5 Lösung","brand":"Manning","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42973609001215,"sku":"9781617296253","price":59.99,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0452\/0886\/2873\/files\/Jacket_61f4e844-3075-4651-b584-27dcaaf9d10f.jpg?v=1771351332","url":"https:\/\/massivebookshop.com\/de\/products\/9781617296253","provider":"MASSIVE BOOKSHOP","version":"1.0","type":"link"}