{"id":6249,"date":"2016-12-27T13:56:53","date_gmt":"2016-12-27T12:56:53","guid":{"rendered":"http:\/\/www.f-sim.de\/?p=6249"},"modified":"2016-12-27T13:56:53","modified_gmt":"2016-12-27T12:56:53","slug":"buchempfehlung-einfuhrung-in-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.f-sim.de\/?p=6249","title":{"rendered":"Buchempfehlung: Einf\u00fchrung in Data Science"},"content":{"rendered":"

\u00dcberall, wo man von gr\u00f6\u00dferen Datenmengen spricht, liest oder schreibt, sind die Begriffe „Big Data<\/em>“ und „Data Science<\/em>“ nicht weit. Der Begriff „Big Data<\/em>“ bezeichnet eine Menge von Daten, die zu gro\u00df, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herk\u00f6mmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Der Schwerpunkt von „Data Science<\/em>“ liegt bei der Art und Weise wie diese Datenmengen gesammelt, aufbereitet, verarbeitet und analysiert werden.
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Nicht nur im Finanzwesen fallen gr\u00f6\u00dfere Datenmengen an, sondern auch beispielsweise bei der Simulation von Br\u00e4nden und Personenstr\u00f6men. Die NFPA Data Analytics Sandbox<\/a> ist nur ein Beispiel, wie man sich aktuell den Themen „Big Data<\/em>“ und „Data Science<\/em>“ im Bereich des Brandschutzes n\u00e4hern kann. <\/p>\n

Neben der Grundf\u00e4higkeit, die einzelnen Simulationsprogramme richtig bedienen und anwenden zu k\u00f6nnen, bedarf es der Kunst die Daten zu hacken, dem Wissen \u00fcber Mathematik und Statistik sowie substanziellem Expertenwissen im jeweiligen Fach. Die Techniken und Werkzeuge von „Data Science<\/em>“ sollen helfen, die Antworten auf Fragen zu finden, die (bisher) niemand zu fragen wagte.<\/p>\n

[aartikel]3960090218:right[\/aartikel] Wie erlangt man nun diese F\u00e4higkeiten? Das Buch „Einf\u00fchrung in Data Science – Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python<\/em><\/strong>“ von Joel Grus<\/a> erl\u00e4utert grundlegende Prinzipien der Datenanalyse und stellt geeignete Techniken und Werkzeuge vor. Die Grundprinzipien der Datenanalyse werden anhand der Programmiersprache Python erkl\u00e4rt. Hierzu werden die notwendigen Werkzeuge und Algorithmen von Hand implementiert. Am Ende der einzelnen Kapitel finden sich Verweise auf einzelne Programmbibliotheken, Frameworks, Module und Werkzeugsammlungen, die die verbreitetsten Algorithmen und Techniken beinhalten. In seinem Vorwort schreibt Joel Grus, „dass jeder mit etwas mathematischer Begabung und ein paar Programmierf\u00e4higkeiten s\u00e4mtliche Grundvoraussetzungen zum Betreiben von Data Science erf\u00fcllt.<\/em>“ Notwendig dar\u00fcber hinaus ist aus Sicht von Joel Grus ein aufgeschlossen Geist, die Bereitschaft zu harter Arbeit und sein Buch. <\/p>\n

Das von Kristian Rother in die deutsche Sprache \u00fcbersetzte Buch bietet in 25 Kapiteln einen breitgef\u00e4cherten \u00dcberblick und stellt einen geeigneten Einstieg in das Thema dar. Die weiterf\u00fchrenden Verweise am Ende der jeweiligen Kapitel sind m\u00f6gliche Startseiten der pers\u00f6nlichen Vertiefung. Eine detaillierte Behandlung der einzelnen Themen h\u00e4tte den Buchumfang gesprengt. Das Buch von Joel Grus stellt eine gute Einf\u00fchrung in die Grundprinzipien dar und kann unter diesem Gesichtspunkt weiterempfohlen werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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