Zielgruppe
Das Buch richtet sich an Studierende, Lehrende, Data-Science-Einsteigerinnen und -Einsteiger,
Python-Lernende, Fach- und Führungskräfte, Analystinnen und Analysten sowie an alle,
die Daten nicht nur technisch auswerten, sondern kritisch verstehen, interpretieren
und verantwortungsvoll für Entscheidungen nutzen möchten.
Häufige Fragen zum Buch
Ist „Kritisches Denken in Data Science mit Python“ ein Buch über Data Science mit Python?
Ja, das Buch behandelt Data Science mit Python und zeigt, wie Daten, Modelle, Hypothesen und Kennzahlen kritisch geprüft und verantwortungsvoll für Entscheidungen genutzt werden können.
Eignet sich das Buch für Einsteiger in Data Science?
Ja, das Buch eignet sich für Data-Science-Einsteiger, Python-Lernende, Studierende und Fachleute, die Data Science nicht nur technisch, sondern kritisch und reflektiert verstehen möchten.
Warum ist kritisches Denken in Data Science wichtig?
Kritisches Denken hilft dabei, Annahmen zu prüfen, Daten richtig einzuordnen, Fehlschlüsse zu vermeiden, Unsicherheit sichtbar zu machen und aus Analysen verantwortbare Urteile abzuleiten.
Welche Themen behandelt das Buch?
Das Buch behandelt unter anderem Daten und Wirklichkeit, Beobachtung, Interpretation, Hypothesen, Argumentation, Korrelation und Kausalität, Unsicherheit, Modelle, Kennzahlen, Bias, Fairness, Verantwortung und Kommunikation.
Geht es im Buch um Korrelation, Kausalität und Hypothesen?
Ja, das Buch erklärt, warum Korrelation nicht automatisch Kausalität bedeutet, wie Hypothesen entstehen und warum Datenanalysen sorgfältig zwischen Beobachtung, Beschreibung und Erklärung unterscheiden müssen.
Wird Python im Buch praktisch eingesetzt?
Ja, Python wird als Werkzeug reflektierter Datenanalyse eingesetzt, unter anderem für Datenverständnis mit Pandas, deskriptive Statistik, Visualisierungen, Hypothesentests und erste Modellbewertungen.
Behandelt das Buch Machine-Learning-Modelle und Modellbewertung?
Ja, das Buch behandelt Modelle, Zielvariablen, Train-Test-Split, Confusion Matrix, ROC, AUC, Overfitting und die Frage, warum gute Kennzahlen nicht automatisch gute Entscheidungen bedeuten.
Geht es auch um Bias, Fairness und Verantwortung?
Ja, ein Schwerpunkt liegt auf Bias, Fairness, Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Vertrauen in Daten und Modelle sowie menschlicher Verantwortung in Data-Science-Projekten.
Für wen ist dieses Buch über kritisches Denken in Data Science besonders geeignet?
Das Buch richtet sich an Studierende, Dozierende, Data-Science-Einsteiger, Python-Lernende, Data Analysts, Data Scientists, Softwareentwickler, Führungskräfte, Entscheider und Projektteams.
Wo kann man das Buch „Kritisches Denken in Data Science mit Python“ kaufen?
Das Buch ist als E-Book erhältlich, unter anderem bei Amazon Kindle,
Apple Books, Google Play Books, Thalia, Lehmanns, Hugendubel und eBook.de.
Workshops und Vorträge zum Buch
Die Inhalte des Buches können als Vortrag, Workshop oder moderiertes
Reflexionsformat für Hochschulen, Unternehmen, Bildungseinrichtungen,
Data-Science-Teams und Organisationen aufbereitet werden.
Im Mittelpunkt stehen kritisches Denken, Datenkompetenz, Hypothesen,
Modelle, Unsicherheit, Bias, Fairness und verantwortbare Entscheidungen.
