Data Science in der Praxis: Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Verfahren
Tom Alby
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Der ideale Einstieg in Data Science! Praktiker mit und ohne Mathematikkenntnisse bekommen hier alles, was sie für eigene Data-Science-Projekte brauchen: Einschlägige Analysemethoden werden nachvollziehbar und mit gerade so viel Theorie wie nötig vorgestellt. Neben der Programmiersprache R lernen Sie für alle Projektphasen die passenden Methoden und Werkzeuge kennen – sei es die Vorbereitung der Daten, die Auswahl der Verfahren oder das Trainieren der Modelle. Mit vielen Beispielen, Grafiken, Entscheidungshilfen und weiteren Praxistipps.
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Weiterführende Links innerhalb des Buchs
- Einleitung
- Machine Learning, Data Science und Künstliche Intelligenz
- Ablauf eines Data Science-Projekts
- Einführung in R
- Download von R
- Die Mac-Seite des R-Projekts
- Download von RStudio
- Rundgang durch RStudio (Video)
- Bericht über den AOL-Suchanfragenskandal in der New York Times
- R Styleguide
- Die Open Source-Alternative zu SPSS: PSPP
- Die Programmiersprache Julia
- Artikel in der Nature über diePopularität von R in der Wissenschaft
- CRAN - Comprehensive R Archive Network
- Die R Foundation
- Das R Consortium
- Explorative Datenanalyse
- Beispiel für eine EDA mit dem NYC Flights 2013 Datensatz
- Wie funktionieren Notebooks? (Video)
- Eine weitere EDA, hier über Data Science und SEO
- Was sind Tibbles?
- Statistik-Tipps
- Cheat Sheet für Reguläre Ausdrücke in R
- Nicht einmal Wissenschaftler können den p-Wert erklären
- Vorhersagen
- keine Links
- Clustering
- Klassifikation
- Datensatz Titanic
- Datensatz Spam
- Beipiel für eine Klassifikations-Anwendung in der Dermatologie, der Fotofinder
- Andere Anwendungsfälle
- Was kommt nach dem Modell?
- Das kostenlose und hervorragende Buch Happy Git with R
- Die RStudio AMIs von Louis Aslett
- data.table
- Das plumber Package zum Erstellen von APIs
- Das [docker Image]/https://hub.docker.com/r/rstudio/plumber/) inklusive plumber
- Mein Corona-Dashboard, mit Shiny erstellt, https://alby.link/coronashinygithub.
- Datenschutz und Ethik
- Diskriminierung durch die Apple Credit card
- Das berühmte Snowden-Zitat
- Luca App… wirklich eine gute Idee???
- Warum ist Deutschland das Land des Datenschutzes?
- Statista: Facebook-Nutzer
- Statista: WhatsApp-Nutzer
- Statista: Umfragen zum Thema Datenschutz
- Statista: Internetnutzung in Deutschland
- [https://www.zeit.de/datenschutz/malte-spitz-vorratsdaten](Ein wunderbares Beispiel für Datenjournalismus in der Zeit)
- https://www.srd-rechtsanwaelte.de/blog/profiling-neuerungen-dsgvo-bdsg/
- Was kommt nach diesem Buch?
- Mein Artikel über lineare Regression bei der Preisfindung für gebrauchte Spiegelreflexkameras
- Stackoverflow Sites zum Thema
- CrossValidated für Statistik, Data Mining, Datenanalyse und Machine Learning
- Data Science
- Artificial Intelligence für alles um das Thema Künstliche Intelligenz
- Computer Science für Informatik-Interessierte
- Alle Sites
- Die R-Mailingliste
- R-Seek, eine Suchmaschine für R-Ressourcen
- Anhang
- Typische Fehlermeldungen
- Glossar