Data Science in der Praxis

Der ideale Einstieg in Data Science für Praktiker! Ob mit oder ohne Mathematikkenntnisse: Hier bekommen Sie den Rundumblick, den Sie für Ihre Projekte brauchen. So heben Sie den Schatz, den Daten darstellen können, wenn man sie richtig befragt. Sie lernen die einschlägigen Analysemethoden kennen und bekommen eine Einführung in die Programmiersprache R, die sich zur Datenanalyse bestens eignet. Und zwar inklusive dazugehöriger Werkzeuge wie Notebooks, die die Data-Science-Programmierung heutzutage so zugänglich machen. Und weil es mit der Technik allein nicht getan ist, geht das Buch auch auf Probleme der Projektdurchführung ein, beleuchtet verschiedene Anwendungsfelder und vergisst auch nicht, ethische Aspekte anzusprechen. Mit vielen Beispielen, Hinweisen für den Fehlerfall, Entscheidungshilfen und weiteren Praxistipps.- Erfolgsfaktoren und Tools für alle Projektphasen- Mit Anwendungsbeispielen für verschiedene Fachgebiete - Von der Anforderungsanalyse über die Datenakquise bis zur Visualisierung Aus dem Inhalt:- Erste Schritte mit R und RStudio- Grundbegriffe der Statistik- Vorbereitung: Daten reinigen und transformieren- k-Means Clustering- Lineare und nichtlineare Regression- Vorhersagen, Clustering, Klassifizierung- Tipps und Werkzeuge für alle Projektphasen- Ihre Anwendung als REST-API bereitstellen- KI und Maschinelles Lernen einsetzen- Anomalieerkennung, Warenkorbanalyse und viele weitere Anwendungsfälle- Machine Learning: Modelle richtig trainieren

Tom Alby ist Chief Digital Transformation Officer bei dem Kreditversicherer »Euler Hermes« für Deutschland, Österreich und die Schweiz. Er unterrichtet Datenanalyse als Lehrbeauftragter an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW).

Materialien zum Buch ... 13 1. Einleitung ... 15 1.1 ... Warum dieses Buch? ... 15 1.2 ... Das Zeitalter der Daten -- alles nur ein Hype? ... 16 1.3 ... Warum nun Data Science? ... 17 1.4 ... Warum Data Science mit R? ... 19 1.5 ... Für wen ist dieses Buch? ... 20 1.6 ... Kann man Data Science ohne Mathe lernen? ... 20 1.7 ... Wie Sie dieses Buch verwenden können ... 22 1.8 ... Materialien und Kontakt ... 22 1.9 ... Danksagungen ... 22 2. Machine Learning, Data Science und künstliche Intelligenz ... 25 2.1 ... Aus der Geschichte lernen -- alles nur ein Hype? ... 25 2.2 ... Begriffsdefinitionen ... 34 3. Ablauf eines Data-Science-Projekts ... 39 3.1 ... Der allgemeine Ablauf eines Data-Science-Projekts ... 39 3.2 ... Business Understanding: Welches Problem soll gelöst werden? ... 43 3.3 ... Grundsätzliche Ansätze im Machine Learning ... 47 3.4 ... Performancemessung ... 49 3.5 ... Kommunikation mit Stakeholdern ... 57 3.6 ... Aus dem Labor in die Welt: Data-Science-Applikationen in Produktion ... 58 3.7 ... Die verschiedenen Rollen in einem Data-Science-Projekt ... 59 4. Einführung in R ... 67 4.1 ... R: kostenlos, portierbar und interaktiv ... 67 4.2 ... Installation und Konfiguration von R und RStudio ... 74 4.3 ... Erste Schritte mit R ... 89 5. Explorative Datenanalyse ... 111 5.1 ... Daten: Sammlung, Reinigung und Transformation ... 112 5.2 ... Notebooks ... 117 5.3 ... Das Tidyverse ... 123 5.4 ... Datenvisualisierung ... 137 5.5 ... Datenanalyse ... 148 6. Anwendungsfall Prognosen ... 159 6.1 ... Lineare Regression ... 159 6.2 ... Anomalie-Erkennung ... 176 7. Clustering ... 185 7.1 ... Hierarchisches Clustering ... 185 7.2 ... k-Means ... 197 8. Klassifikation ... 207 8.1 ... Anwendungsfälle für eine Klassifikation ... 207 8.2 ... Trainings- und Testdaten erstellen ... 209 8.3 ... Decision Trees ... 217 8.4 ... Support Vector Machines ... 221 8.5 ... Naive Bayes ... 226 8.6 ... XG Boost: Der Newcomer ... 232 8.7 ... Klassifikation von Text ... 238 9. Weitere Anwendungsfälle ... 245 9.1 ... Warenkorbanalyse -- Association Rules ... 245 9.2 ... k-nearest Neighbours ... 254 10. Workflows und Werkzeuge ... 267 10.1 ... Versionierung mit Git ... 267 10.2 ... Mit großen Datenmengen umgehen ... 277 10.3 ... Applikationen via API bereitstellen ... 287 10.4 ... Applikationen erstellen mit Shiny ... 292 11. Ethischer Umgang mit Daten und Algorithmen ... 307 11.1 ... Datenschutz ... 307 11.2 ... Ethik: Gegen Profiling und Diskriminierung ... 317 12. Was kommt nach diesem Buch? ... 325 12.1 ... Projekte, Projekte, Projekte ... 325 12.2 ... Wer hilft Ihnen jetzt weiter? ... 329 12.3 ... RSeek ... 335 Anhang ... 337 A ... Typische Fehlermeldungen und geeignete Lösungen ... 339 B ... Glossar ... 343 C ... Literatur ... 347 Index ... 353