Data Science in der Praxis – eine verständliche Einführung in alle wichtigen Data-Science-Verfahren

Daten und deren Analyse werden immer wichtiger, gerade im Online-Business. Trotzdem fühlen sich viele noch nicht richtig fit oder schieben das Thema noch immer vor sich her. Tom Alby wird gemeinhin als Datenfreak bezeichnet und ihm schmeichelt das zu Recht. Vormals bei Google und anderen namhaften Unternehmen beschäftigt er sich heute bei einer Versicherung mit der datengestützten Analyse von Risiken und Chancen. Aus der Erfahrung als Dozent an einer Hochschule weiß er um die didaktischen Probleme solcher Themen. Mathe? Mochten viele schon in der Schule nicht. Aber Alby weiß damit umzugehen, er erklärt so, dass Mathe und Statistik Spaß machen. Das Adrenalin beim Lesen entsteht dadurch, dass man sofort eigene Problemstellungen in den Kopf bekommt, denen man bisher methodisch oder mit Werkzeugen nicht beikommen konnte. Man kann sein Werk tatsächlich ohne Mathe-Vorkenntnisse produktiv nutzen. Was man wissen muss, wird erklärt. Mithilfe des kostenlosen Tools R erklärt er, wie man Daten säubert, aufbereitet und schließlich ansprechend und nützlich visualisiert. Er zeigt die verschiedenen Prognoseverfahren so, dass man am Ende selbst über das Kaufverhalten Vorhersagen treffen kann. Wo liegen die wertvollen Anomalien in den Daten, denen nachzugehen immer Wissen und Erkenntnis bringt? Wie kann man Daten in Gruppen zusammenfassen, um einfacher erkennen zu können, was vor sich geht? Machine Learning selbst anwenden? Ein Produktempfehlungssystem selbst aufsetzen? Kein Problem. Alby nimmt seine Leser bei der Hand und zeigt, was und wie es geht. Im letzten Kapitel macht sich der Autor kritisch Gedanken über Ethik, Datenschutz, Profiling oder Diskriminierung. So muss es sein. (Mario Fischer)

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