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Dies ist nicht nur in Bezug auf die Vorzüglichkeit, die wir sicherlich bieten. Dies ist in Bezug auf ebenfalls genau das, was zeigt, dass Sie besseres Konzept zu verdienen interessieren in könnten. Wenn Sie verschiedene Konzepte mit diesem Buch haben, das ist die Zeit, die Eindrücke zu erfüllen, indem sie den gesamten Inhalt der Führung zu überprüfen. ist ebenfalls unter den Fenstern, die Welt zu erreichen und zu erschließen. Die Lektüre dieses Buches könnte Ihnen helfen, neue Globus zu finden, dass man es vorher nicht entdecken konnte.
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Nun, jemand könnte auf eigene Faust genau bestimmen, was sie beabsichtigen, auch zu tun, wie sollte jedoch oft tun, diese Art von Person wird einige Empfehlungen erfordern. Menschen mit aufgeschlossenem werden ständig versuchen, für die neuen Dinge, und auch Informationen aus zahlreichen Quellen zu suchen. Auf der anderen Seite, Personen mit geschlossenem Geist werden ständig glauben, dass sie es von ihren Auftraggebern tun. Also, was für einzelne bist du?
Vollständige und auch genau kommt die charakteristisch für diese Veröffentlichung zu sein. Wenn Sie etwas glaubhaft benötigen, ist dieses Buch führt. Viele Leute ebenfalls erhalten als Empfehlung, wenn sie Frist haben. Fälligkeit wird jemand das Gefühl, so Elend sowie ängstlich ihre Aufgaben sowie Arbeitsplätze. Doch durch die Lektüre dieses Buches noch wenig für wenig, werden sie sicherlich zusätzliche gelockert werden.
And just how this publication will help you? Do you think that you have problem with similar subject? This is no bother with this. Also you have had the resources to solve your issues; this book will certainly finish exactly what you need. is just one of the books that that has actually been composed by the trusted writer. With the experience, expertise, and also realities that are provided by this book, it is truly professional.
So, how concerning the method to get this book? Easy! When you can enjoy reading this book while chatting or seating someplace, you can utilize your time perfectly. Certainly, it will certainly alleviate you to understand and get the web content of rapidly. When you have even more time to read, naturally you can complete this book in only little time, as compared to the others. Some people may only obtain minority mins to read on a daily basis. But, when you could use every spare time to check out, you can get better principle and quick understanding.
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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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
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var $typesettingPopover = $('#typesettingPopover');
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"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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