Holdings: Einführung in Data Science

Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

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Bibliographic Details
Main Author:	Grus, Joel (Author)
Other Authors:	Rother, Kristian 1977- (Translator), Demmig, Thomas (Translator)
Format:	Book
Language:	German English
Published:	Heidelberg O'Reilly [2020]
Edition:	2. Auflage
Subjects:	Python 2.7 Daten Python > Programmiersprache Datenstruktur Data Mining Datenanalyse Data Science Datenmanagement Paperback / softback Einsteiger in die Datenanalyse mit mathematischen Grundkenntnissen und Programmiererfahrung COM051360 COM021030 Big Data Python Statistik Einführung Algorithmen Wahrscheinlichkeit Mathematik MapReduce 1633: Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Programmiersprachen
Online Access:	Inhaltstext Inhaltsverzeichnis
Physical Description:	XVII, 379 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm
ISBN:	9783960091233 3960091230

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adam_text	INHALT VORWORT ZUR 2. AUFLAGE . XI VORWORT ZUR 1. AUFLAGE . XV 1 EINFUEHRUNG . 1 DER AUFSTIEG DER DATEN . 1 WAS IST DATA SCIENCE? . 1 EIN MOTIVIERENDES SZENARIO: DATASCIENCESTER . 3 FINDEN VON SCHLUESSELPERSONEN . 3 DATA SCIENTISTS, DIE SIE KENNEN KOENNTEN . 6 GEHAELTER UND ERFAHRUNG . 8 BEZAHLTE NUTZERKONTEN . 11 INTERESSANTE THEMEN . 11 WEITER GEHT * S! . 13 2 EIN CRASHKURS IN PYTHON . 15 ZEN UND PYTHON . 15 PYTHON INSTALLIEREN . 16 VIRTUELLE UMGEBUNGEN . 16 FORMATIEREN DURCH LEERZEICHEN . 18 MODULE . 19 FUNKTIONEN . 20 STRINGS . 21 EXCEPTIONS . 22 LISTEN . 22 TUPEL . 23 DICTIONARIES . 24 DEFAULTDICT . 25 COUNTER . 26 SETS . 27 KONTROLLFLUSS . TI WAHRHEITSWERTE . 28 SORTIEREN . 29 LIST COMPREHENSIONS . 30 AUTOMATISIERTE TESTS UND ASSERT . 31 OBJEKTORIENTIERTE PROGRAMMIERUNG . 31 ITERABLES UND GENERATOREN . 33 ZUFALL . 35 REGULAERE AUSDRUECKE . 36 FUNKTIONALE PROGRAMMIERUNG . 37 ZIP UND ENTPACKEN VON ARGUMENTEN . 37 ARGS UND KWARGS . 37 TYPE ANNOTATIONS . 39 WIE MAN TYPE ANNOTATIONS SCHREIBT . 41 WILLKOMMEN BEI DATASCIENCESTER! . 43 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 43 3 DATEN VISUALISIEREN . 45 MATPLOTLIB . 45 BALKENDIAGRAMME . 47 LINIENDIAGRAMME . 50 SCATTERPLOTS . 51 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 53 4 LINEARE ALGEBRA . 55 VEKTOREN . 55 MATRIZEN . 59 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 62 5 STATISTIK . 63 EINEN EINZELNEN DATENSATZ BESCHREIBEN . 63 LAGEMASSE . 65 STREUUNG . 67 KORRELATION . 68 DAS SIMPSON-PARADOXON . 71 WEITERE FALLSTRICKE VON KORRELATIONEN . 72 KORRELATION UND KAUSALITAET . 73 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 74 6 WAHRSCHEINLICHKEIT . 75 ABHAENGIGKEIT UND UNABHAENGIGKEIT . 75 BEDINGTE WAHRSCHEINLICHKEIT . 76 DER SATZ VON BAYES. 78 ZUFALLSVARIABLEN . 79 KONTINUIERLICHE WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN . 80 DIE NORMALVERTEILUNG . 81 DER ZENTRALE GRENZWERTSATZ . 84 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 86 7 HYPOTHESEN UND SCHLUSSFOLGERUNGEN . 87 TESTEN STATISTISCHER HYPOTHESEN . 87 BEISPIEL: MUENZWUERFE . 87 P-WERTE . 90 KONFIDENZINTERVALLE . 92 P-HACKING . 93 BEISPIEL: DURCHFUEHREN EINES A/B-TESTS . 94 BAYESSCHE INFERENZ . 96 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 99 8 DIE GRADIENTENMETHODE . 101 DIE IDEE HINTER DER GRADIENTENMETHODE . 101 ABSCHAETZEN DES GRADIENTEN . 102 DEN GRADIENTEN VERWENDEN . 105 AUSWAHL DER RICHTIGEN SCHRITTWEITE . 106 MIT DER GRADIENTENMETHODE MODELLE ANPASSEN . 106 MINIBATCH UND STOCHASTISCHE GRADIENTENMETHODE . 108 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 109 9 DATEN SAMMELN . 111 STDIN UND STDOUT . 111 EINLESEN VON DATEIEN . 113 GRUNDLAGEN VON TEXTDATEIEN . 113 DATEIEN MIT FELDTRENNERN . 114 AUSLESEN VON WEBSEITEN . 116 PARSEN VON HTML-DOKUMENTEN . 116 BEISPIEL: DEN KONGRESS IM AUGE BEHALTEN . 118 VERWENDEN VON APIS . 121 JSON UND XML . 121 EINE NICHT AUTHENTIFIZIERTE API VERWENDEN . 122 APIS FINDEN . 123 BEISPIEL: VERWENDEN DER TWITTER-APIS . 124 ZUGRIFF AUF DIE APIS ERHALTEN . 124 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 128 10 ARBEITEN MIT DATEN . 129 ERKUNDEN IHRER DATEN . 129 ERKUNDEN EINDIMENSIONALER DATEN . 129 ZWEI DIMENSIONEN . 132 MEHRERE DIMENSIONEN . 133 NAMEDTUPLES . 134 DATENKLASSEN . 136 BEREINIGEN UND UMFORMEN . 137 MANIPULIEREN VON DATEN . 139 UMSKALIEREN . 141 EXKURS: TQDM . 143 HAUPTKOMPONENTENANALYSE . 144 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 150 11 MASCHINELLES LERNEN . 151 MODELLIEREN . 151 WAS IST MASCHINELLES LERNEN? . 152 OVERFITTING UND UNDERFITTING . 153 GENAUIGKEIT . 155 DER KOMPROMISS ZWISCHEN BIAS UND VARIANZ . 158 EXTRAKTION UND AUSWAHL VON EIGENSCHAFTEN . 159 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 160 12 K-NAECHSTE-NACHBARN . 161 DAS MODELL . 161 BEISPIEL: DER IRIS-DATENSATZ . 163 DER FLUCH DER DIMENSIONALITAET . 166 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 170 13 NAIVE BAYES-KLASSIFIKATOREN . 171 EIN WIRKLICH PRIMITIVER SPAM-FILTER . 171 EIN ANSPRUCHSVOLLERER SPAM-FILTER . 172 IMPLEMENTIERUNG . 174 DAS MODELL TESTEN . 176 DAS MODELL VERWENDEN . 177 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 180 14 EINFACHE LINEARE REGRESSION . 181 DAS MODELL . 181 AN WENDEN DES GRADIENTENVERFAHRENS . 185 MAXIMUM-LIKELIHOOD-METHODE . 186 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 186 15 MULTIPLE REGRESSION . 187 DAS MODELL . 187 WEITERE ANNAHMEN BEI DER METHODE DER KLEINSTEN QUADRATE . 188 ANPASSEN DES MODELLS . 189 INTERPRETATION DES MODELLS . 191 ANPASSUNGSGUETE . 192 EXKURS: BOOTSTRAPPING . 192 STANDARDFEHLER VON REGRESSIONSKOEFFIZIENTEN . 194 REGULARISIERUNG . 196 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 198 16 LOGISTISCHE REGRESSION . 199 DIE AUFGABE . 199 DIE LOGISTISCHE FUNKTION . 202 ANWENDUNG DES MODELLS . 204 ANPASSUNGSGUETE . 205 SUPPORT VECTOR MACHINES . 207 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 209 17 ENTSCHEIDUNGSBAEUME . 211 WAS IST EIN ENTSCHEIDUNGSBAUM? . 211 ENTROPIE . 213 DIE ENTROPIE EINER PARTITION . 215 EINEN ENTSCHEIDUNGSBAUM ERZEUGEN . 216 VERALLGEMEINERUNG DES VERFAHRENS . 219 RANDOM FORESTS . 221 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 222 18 NEURONALE NETZWERKE . 223 PERZEPTRONS . 223 FEED-FORWARD-NETZE . 226 BACKPROPAGATION . 228 BEISPIEL: FIZZ BUZZ . 231 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 234 19 DEEP LEARNING . 235 DER TENSOR . 235 DIE LAYER-ABSTRAHIERUNG . 238 DER LINEARE LAYER . 240 NEURONALE NETZWERKE ALS ABFOLGE VON LAYERN . 242 VERLUST UND OPTIMIERUNG . 243 BEISPIEL XOR UEBERARBEITET . 246 ANDERE AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN . 247 BEISPIEL: FIZZ BUZZ UEBERARBEITET . 248 SOFTMAXES UND KREUZ-ENTROPIE . 249 DROPOUT . 251 BEISPIEL: MNIST . 252 MODELLE SICHERN UND LADEN . 257 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 258 20 CLUSTERING . 259 DIE IDEE . 259 DAS MODELL . 260 BEISPIEL: MEET-UPS . 262 DIE AUSWAHL VON K . 264 BEISPIEL: CLUSTERN VON FARBEN . 265 AGGLOMERATIVES HIERARCHISCHES CLUSTERING . 267 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 272 21 LINGUISTISCHE DATENVERARBEITUNG . 273 WORTWOLKEN . 273 N-GRAMM-SPRACHMODELLE . 275 GRAMMATIKEN . 278 EXKURS: GIBBS-SAMPLING . 280 THEMENMODELLIERUNG . 282 WORTVEKTOREN . 287 REKURRENTE NEURONALE NETZWERKE . 296 BEISPIEL: EIN RNN AUF ZEICHENEBENE VERWENDEN . 299 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 302 22 GRAPHENANALYSE . 303 BETWEENNESS-ZENTRALITAET . 303 EIGENVEKTOR-ZENTRALITAET . 308 MATRIZENMULTIPLIKATION . 308 ZENTRALITAET . 310 GERICHTETE GRAPHEN UND PAGERANK . 312 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 314 23 EMPFEHLUNGSSYSTEME . 315 MANUELLE PFLEGE . 316 EMPFEHLEN, WAS BELIEBT IST . 316 NUTZERBASIERTES KOLLABORATIVES FILTERN . 317 GEGENSTANDSBASIERTES KOLLABORATIVES FILTERN . 320 MATRIXFAKTORISIERUNG . 322 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 326 24 DATENBANKEN UND SQL . 327 CREATE TABLE UND INSEKT . 327 UPDATE . 330 DELETE . 331 SELECT . 332 GROUP BY . 334 ORDER BY . 337 JOIN . 337 SUBQUERIES . 340 INDEXSTRUKTUREN . 340 OPTIMIERUNG VON ANFRAGEN . 341 NOSQL . 341 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 342 25 MAPREDUCE . 343 BEISPIEL: WOERTER ZAEHLEN . 343 WARUM MAPREDUCE? . 345 MAPREDUCE VERALLGEMEINERT . 346 BEISPIEL: STATUSMELDUNGEN ANALYSIEREN . 347 BEISPIEL: MATRIZENMULTIPLIKATION . 349 EINE RANDBEMERKUNG: COMBINERS . 351 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 351 26 DATENETHIK . 353 WAS IST DATENETHIK? . 353 JETZT ABER WIRKLICH: WAS IST DATENETHIK? . 354 SOLLTE ICH MIR UEBER DATENETHIK GEDANKEN MACHEN? . 354 SCHLECHTE PRODUKTE BAUEN . 355 GENAUIGKEIT UND FAIRNESS AB WAEGEN . 356 ZUSAMMENARBEIT . 357 INTERPRETIERBARKEIT . 358 EMPFEHLUNGEN . 358 TENDENZIOESE DATEN . 359 DATENSCHUTZ . 360 ZUSAMMENFASSUNG . 361 WEITERFUEHRENDES MATERIAL . 361 27 GEHET HIN UND PRAKTIZIERET DATA SCIENCE . 363 IPYTHON . 363 MATHEMATIK . 364 NICHT BEI NULL STARTEN . 364 NUMPY . 364 PANDAS . 364 SCIKIT-LEARN . 365 VISUALISIERUNG . 365 R . 366 DEEP LEARNING . 366 FINDEN SIE DATEN . 366 DATA SCIENCE IN DER PRAXIS . 367 HACKER NEWS . 367 FEUERWEHRAUTOS . 367 T-SHIRTS . 368 TWEETS ON A GLOBE . 368 UND SIE? . 369 INDEX . 371
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