Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier

Werde ein Data Head

Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern.
kartoniert , 265 Seiten
ISBN 3960091915
EAN 9783960091912
Veröffentlicht Mai 2022
Verlag/Hersteller dpunkt.Verlag
Übersetzer Übersetzt von Jørgen W. Lang
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Beschreibung

Fundierte Datenkompetenz für den Arbeitsplatz entwickeln - auch ohne Programmierkenntnisse
- Jenseits der Buzzwords: zentrale Konzepte in Data Science, Statistik und Machine Learning wirklich verstehen
- Das Buch vermittelt Grundwissen und eine datenorientierte Denkweise anhand klarer, gut nachvollziehbarer Alltagsbeispiele
- Es schließt die Kommunikationslücke zwischen Data Scientists, Führungskräften und all denjenigen, die täglich mit Daten umgehen müssen
Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen. Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen - auch ohne einen technischen Background.
In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden.

Portrait

Alex J. Gutman ist Data Scientist, Unternehmenstrainer und Accredited Professional Statistician®. Sein beruflicher Schwerpunkt liegt auf statistischem und maschinellem Lernen, und er verfügt über umfangreiche Erfahrungen als Data Scientist für das US-Verteidigungsministerium und zwei Fortune-50-Unternehmen. Seinen Doktortitel in angewandter Mathematik erhielt er vom Air Force Institute of Technology.

Hersteller
dpunkt.Verlag
Wieblinger Weg 17

DE - 69123 Heidelberg

E-Mail: Info@rheinwerk-verlag.de

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