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Betrachten wir eine gute Veröffentlichung, beraten wir über Dies ist keine brandneue aktuellsten Veröffentlichung, aber diese Veröffentlichung ist ständig zu allen Zeiten zu erinnern. Viele Leute sind so freundlich für diese von einem bekannten Schriftsteller verfasst. Wenn Sie beabsichtigen, diesen Vorteil in einigen Geschäften zu kaufen, können Sie es nicht finden. Ja, es ist begrenzt zur Zeit höchstwahrscheinlich oder es wird ständig ausverkauft. Doch hier, keine Sorge über sie! Man könnte es jederzeit Sie so gut wie jeden Wunsch bekommen, wo Sie sind.
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Manche Menschen können werden kichern beim Auschecken Sie Check - out in Ihrer Freizeit. Einige könnten von Ihnen geschätzt. Sowie einige wirklich ähneln können Sie die Zeitvertreib haben zu lesen. Was ist Ihr persönliches Gefühl? Haben Sie fühlte sich richtig? Lesung ist eine Notwendigkeit und auch sofort ein Zeitvertreib. Dieses Problem ist das an diesem werden Sie sicherlich das Gefühl , dass Sie zu lesen. Wenn Sie wissen , versuchen , das Buch zu Recht als die Wahl des Lesens, könnten Sie unten entdecken.
Für alle, wenn Sie mit anderen beginnen Beitritt wünschen , ein Buch, das überprüfen ist sehr zu empfehlen. Und auch müssen Sie erhalten Anleitung unten im Link herunterladen , die wir liefern. Warum sollte hier sein? Wenn Sie verschiedene andere Art von Publikationen wünschen, werden Sie immer finden sie und Wirtschaft, Politik, Soziales, Wissenschaft, Religion, Fiktionen, sowie mehr Bücher zur Verfügung gestellt werden. Diese leicht verfügbaren Bücher bleiben in den weichen Unterlagen.
Warum sollte Soft - Daten? Da diese , werden viele Menschen auch sollte schneller kaufen führen. Aber in einigen Fällen ist es so weit Weg , um das Buch zu bekommen, auch in anderer Nation oder die Stadt. So reduzieren Sie bei der Suche nach Führungen , die Sie unterstützen, helfen wir Ihnen durch die Listen bereitstellt. Es ist nicht nur die Auflistung. Wir werden auf jeden Fall die empfohlene Buch geben Link, der direkt heruntergeladen werden kann und installieren. Also, es wird sicherlich nicht noch mal benötigen oder sogar Tage , um es wie auch verschiedene andere Bücher zu präsentieren.
Sammle Führung beginnen mit jetzt. Doch die brandneue Art und Weise ist durch die weichen Daten von Führungs gathering , um die Soft - Dokumente nehmen kann konserviert oder in Computern oder in Ihrem Laptop zu halten. So kann es sein , größer als ein Buch , die Sie haben. Die einfachste Methode , zu offenbaren ist , dass Sie auch die Soft - Datei in Ihrem ideal und bot Gizmo sparen. Dieser Zustand wird angenommen , Sie zu oft überprüfen in der Freizeit mehr als reden oder klatschend. Es wird sicherlich nicht machen Sie schlechte Angewohnheit haben, aber es wird sicherlich führen Sie eine bessere Praxis haben Buch zu überprüfen.
Produktinformation
Format: Kindle Ausgabe
Dateigröße: 17764 KB
Seitenzahl der Print-Ausgabe: 336 Seiten
Verlag: dpunkt.verlag (2. Mai 2019)
Verkauf durch: Amazon Media EU S.Ã r.l.
Sprache: Deutsch
ASIN: B07RCFB2W9
Text-to-Speech (Vorlesemodus):
Aktiviert
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"closeButtonLabel": "Text-zu-Sprache Popover schließen",
"content": '
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X-Ray:
Nicht aktiviert
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"closeButton": "false",
"position": "triggerBottom",
"width": "256",
"popoverLabel": "X-Ray Popover ",
"closeButtonLabel": "X-Ray Popover schließen",
"content": '
});
});
Word Wise: Nicht aktiviert
Verbesserter Schriftsatz:
Aktiviert
P.when("jQuery", "a-popover", "ready").execute(function ($, popover) {
var $typesettingPopover = $('#typesettingPopover');
popover.create($typesettingPopover, {
"position": "triggerBottom",
"width": "256",
"content": '
"popoverLabel": "Popover für verbesserten Schriftsatz",
"closeButtonLabel": "Popover für verbesserten Schriftsatz schließen"
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Durchschnittliche Kundenbewertung:
5.0 von 5 Sternen
2 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
#368.976 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop)
Ich denke, dass man dieses Buch mit dem amerikanischen Bestseller, „Data Science for Business“, vergleichen kann.Als „neutraler“ Schweizer lebend in Deutschland, nehme ich mir die Freiheit und spiele Schiedsrichter :-)USA:Das amerikanische Buch liest sich meiner Meinung nach viel flüssiger. Fast atypisch, wird auf großen Hype verzichtet. Warum fast eine ganze Seite benötigt wird, um die Euklidische Distanz zu erklären, werde ich wohl nie verstehen (angeben?).Deutschland:Viel „nüchterner“ geschrieben, dafür mit tiefem Verständnis der teilweise komplexen Zusammenhänge. Dazu super Einsichten aus der Praxis, speziell zur Geschichte, BI (Business Intelligence) und Scrum.Ein paar Stichpunkte:Kapital 1 – 4(+) Genial: von Data Mining zu BI zu Data Science.(-) Seite 20: „Auf dem Gebiet der Data Science ist domänspezifische Expertise unabdingbar.“Hmmmm, gefährlich. Die Amis nennen das „all data is the same.“ Anders gesagt, wenn ich einen Algorithmus trainiere, ist es mir egal, ob ich das Absprungs Risiko eines Kunden oder das Brustkrebsrisiko ermittle.(-) Seite 33: „Über die Zuverlässigkeit und Treffsicherheit des Algorithmus bestimmt die Qualität der ihm zugeführten Daten.“Das stimmt so nicht ganz. Auch wenn die Datenqualität perfekt ist, kann die Treffsicherheit lausig sein, wenn der Algorithmus kein Muster erkennen kann (z.B. wenn die Kunden zufällig abspringen). Das habe ich aus schmerzhafter Erfahrung gelernt.Kapitel 7 + 8(+) Genial: BI Landschaft, Self-Service BI und ETL.Kapitel 11: Customer Churn mit Keras/TensorFlow und H2O(+) Die Kosten-Nutzen-Kalkulation für Churn ist genial.(-) Ob man ROC bei einem unbalanced Dataset nutzen sollte, ist fraglich (siehe Kaggle).(-) Bei tabellarischen Daten ist Keras/TensorFlow wirklich keine gute Wahl. Overfitting ist unglaublich schwer einzudämmen. Die Erfahrung auf Kaggle zeigt, dass traditionelle Algorithmen (z.B. XGBoost) einem Deep Learning Ansatz in diesem Fall (fast) immer überlegen ist.(-) „Vorbereitung der Daten“ fällt etwas dürftig aus. Richtig ist, dass das Markieren von NAN’s in einer neuen Spalte ein guter Kaggle Trick ist (deckt MCAR, MAR und MNAR ab). Fehlende Wert (Imputation) sollte dann aber mit dem Mittel (falls Normalverteilung) oder Median (falls keine Normalverteilung) ersetzt werden.Kapitel 15: Scrum in Data-Science Projekten(+) Geniales Kapitel von A – Z.Konklusion:Sehr gute Lektüre, speziell für Praktiker in Data Science.
➤ Warum gekauft?weil ich vor Jahren Wirtschaftsinformatik studiert habe und den Schwerpunkt Information Retrieval hatte, seit Jahren mit Data Warehouses und mit BI zu tun habe. Einer meiner ehemaligen Azubis macht seinen Master in Data Science in Salzburg und nun dachte ich mir, schauen wir mal, was für aktuelle Literatur es zum Thema gibt.➤ BewertungPositiv✔ hat mich wirklich fachlich weiter gebracht.✔ die Aussagen sind sehr präzise formuliert und geht sehr in die Tiefe✔ das Buch bleibt sehr sachlich✔ der Hype um Data-Science wird kritisch betrachtet (vieles ist gar nicht so neu ... nur weiß das nicht jeder)✔ da wir in der Firma das Scrum Framework für unsere Projekte nutzen ist das Thema Scrum + Data Science für mich superNegativ✘ an manchen stellen doch ein wenig schwierig zu lesen und man muss ich wirklich sehr konzentrieren und manche Sätze mehrfach lesen. das ist ein Fachbuch, wie ich es von früher aus der Uni kenne➤ FazitDas Buch ist ein "echtes" Fachbuch, es hat mich tatsächlich weiter gebracht. Es hat mich darin bestätigt, dass viel, von dem was man heutzutage hört oder liest zum Thema AI/KI, Data Science, Deep Learning usw. doch noch in den Kinderschuhen steckt und viele, die von den Themen reden gar nicht wissen, worüber sie reden. Die Autoren gehen mit dem Thema eher kritisch, zeigen auf, dass das alles noch in den Kinderschuhen steckt aber auf jeden Fall ein spannendes und zukunftsweisendes Thema ist.Inhaltlich fand ich die Kapitel zur Hinführung von den Neunzigern (BI, Data Warehouse usw. ) in die Jetzt-Zeit sehr gelungen. Ebenso finde ich die Abschnitte mit den praktischen Beispielen sehr nützlich.Dies ist ein Buch, mit dem man im Arbeitsalltag wirklich etwas anfangen kann, es hat mich auf jeden Fall weiter gebracht. Jetzt gilt es das Gelernte auch in die Praxis zu transferieren, das wird spannend ....
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