Holdings: Einführung in Data Science

Einführung in Data Science:

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Bibliographic Details
Main Author:	Grus, Joel (Author)
Other Authors:	Rother, Kristian 1977- (Translator)
Format:	Book
Language:	German English
Published:	Heidelberg O'Reilly 2016
Edition:	1. Auflage
Subjects:	Python 2.7 Datenanalyse Python > Programmiersprache Data Mining Datenstruktur Daten Data Science Datenmanagement Einsteiger in die Datenanalyse mit mathematischen Grundkenntnissen und Programmiererfahrung Big Data Python Statistik Einführung
Online Access:	Inhaltstext Einführung/Vorwort Auszug/Index Ausführliche Beschreibung Inhaltsverzeichnis
Item Description:	Titelzusatz auf Umschlag: "Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python"
Physical Description:	XV, 329 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm
ISBN:	9783960090212

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adam_text	Inhalt Vorwort. XI 1 Einführung 1 Der Aufstieg der Daten. 1 Was ist Data Science?5. 1 Ein motivierendes Szenario: DataSciencester . 3 2 Ein Crashkurs in Python 15 Grundlagen. 15 Über die Grundlagen hinaus. 28 Weiterführendes Material. 37 3 Daten visualisieren 39 matplotlib. 39 Balkendiagramme . 41 Liniendiagramme. 45 Scatterplots. 46 Weiterführendes Material. 49 4 Lineare Algebra 51 Vektoren. 51 Matrizen. 55 Weiterführendes Material . . . . 58 5 Statistik. 59 Einen einzelnen Datensatz beschreiben . 59 64 67 68 69 70 71 71 72 74 75 76 77 81 83 85 85 85 88 90 91 92 93 97 99 99 100 103 104 104 106 107 Korrelation. Das Simpson-Paradoxon. Weitere Fallstricke von Korrelationen. Korrelation und Kausalität. Weiterführendes Material . Wahrscheinlichkeit Abhängigkeit und Unabhängigkeit. Bedingte Wahrscheinlichkeit. Der Satz von Bayes . Zufallsvanablen . Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen Die Normalverteilung. Der zentrale Grenzwertsatz . Weiterführendes Material . Hypothesen und Schlussfolgerungen Testen statistischer Hypothesen. Beispiel: Münzwürfe. p-Werie. Konfidenzintervalle. P Hacking . Beispiel: Durchführen eines A/B-Tests . Bayessche Inferenz . Weiterführendes Material . Die Gradientenmethode Die Idee hinter der Gradientenmethode . Abschätzen des Gradienten. Den Gradienten verwenden. Auswahl der richtigen Schrittweite. Anwendungsbeispiel. Stochastische Gradientenmethode. Weilerführendes Material . Inhalt 9 Daten sammeln 109 stdm und stdout . 109 Einlesen von Dateien . 111 Auslesen von Webseiten. 114 Verwenden von APIs . 121 Beispiel: Verwenden der Twitter-APIs . 124 Weiterführendes Material. 127 10 Arbeiten mit Daten 129 Erkunden Ihrer Daten . 129 Bereinigen und Umformen. 135 Manipulieren von Daten. 137 Umskalieren . 141 Hauptkomponentenanalyse . 142 Weiterführendes Material. 148 11 Maschinelles Lernen 149 Modellieren. 149 Was ist maschinelles Lernen? . 150 Overfitting und Underfitting. 151 Genauigkeit. 153 Der Kompromiss zwischen Bias und Varianz . 156 Extraktion und Auswahl von Eigenschaften. 157 Weiterführendes Material. 159 12 k-Nächste-Nachbarn 161 Das Modell. 161 Beispiel: bevorzugte Programmiersprachen . 163 Der Fluch der Dimensionalität . 167 Weiterführendes Material. 173 13 Naive Bayes-Klassifikatoren 175 Ein wirklich primitiver Spam-Filter. 175 Ein anspruchsvollerer Spam-Filter . . . . 176 Implementierung. 178 Inhalt I VII Testen des Modells. 179 Weiter führendes Material . 182 14 Einfache lineare Regression. 183 Das Modell. 183 Anwenden des Gradientenverfahrens. 186 Maximum-Likelihood-Methode. 187 Weiterführendes Material . 187 15 Multiple Regression 189 Das Modell. 189 Weitere Annahmen bei der Methode der kleinsten Quadrate. 190 Anpassen des Modells. 191 Interpretation des Modells. 192 Anpassungsgüte . 193 Exkurs: Bootstrappmg. 194 Standardfehler von Regressionskoeffizienten. 195 Regulansierung. 197 Weiterführendes Material . 199 16 Logistische Regression 201 Die Aufgabe. 201 Die logistische Funktion . 204 Anwendung des Modells. 206 Anpassungsgüte . 207 Support Vector Machines . 208 Weiterführendes Material . 212 17 Entscheidungsbäume 213 Was ist ein Entscheidungsbaum?.213 Entropie.215 Die Entropie einer Partition.217 Einen Entscheidungsbaum erzeugen.218 Verallgemeinerung des Verfahrens . 221 Random Forests . 223 Weiterführendes Material . 224 VIII Inhalt 18 Neuronale Netzwerke 225 Perzeptrons. 225 Feed-forward-Netze. 227 Backpropagation. 230 Beispiel: Bezwingen eines CAPTCHA . 231 Weiterführendes Material. 236 19 Clustering 237 Die Idee . 237 Das Modell. 238 Beispiel: Meetups. 239 Die Auswahl von k. 242 Beispiel: Clustern von Farben. 243 Agglomeratives hierarchisches Clustering. 245 Weiterführendes Material. 250 20 Linguistische Datenverarbeitung 251 Wortwolken. 251 N-Gramm-Modelle . 253 Grammatiken . 256 Exkurs: Gibbs-Sampling. 258 Themenmodeliierung. 260 Weiterführendes Material. 265 21 Graphenanalyse 267 Betweenness-Zentralüät. 267 Eigenvektor-Zentralität. 272 Gerichtete Graphen und PageRank. 276 Weiterführendes Material. 279 22 Empfehlungssysteme 281 Manuelle Pflege. 282 Empfehlen, was beliebt ist . 282 Nutzerbasiertes kollaboratives Filtern . 283 Gegenstandsbasiertes kollaboratives Filtern. 286 Weiterführendes Material. 288 Inhalt \| IX 23 Datenbanken und SQL 289 CREATE TABLE und INSERT.289 UPDATE .291 DELETE .292 SELECT.292 GROUP BY .294 ORDER BY .296 JOIN.2 97 Subqueries.300 Indexstrukturen .300 Optimierung von Anfragen . 301 NoSQL .301 Weiterführendes Material .302 24 MapReduce 303 Beispiel: Wörter zählen. 303 Warum MapReduce?.303 MapReduce verallgemeinert. 306 Beispiel: Statusmeldungen analysieren . 307 Beispiel: Matrizenmultiplikation. 308 Eine Randbemerkung: Combiners . 310 Weiterführendes Material . 310 25 Gehet hin und praktizieret Data Science 313 IPython . . 313 Mathematik .3^4 Nicht bei null starren. Finden Sie Daten. Data Science in der Praxis . Index 321 X I Inhalt
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