Kritisches Denken in Data Science mit Python

Ein Buch über Daten, Modelle, Urteilskraft und Verantwortung

Data Science wird häufig als technisches Thema verstanden. Doch Daten sprechen nicht für sich selbst. Sie müssen erhoben, ausgewählt, interpretiert und in einen sinnvollen Kontext eingeordnet werden.

Kritisches Denken in Data Science mit Python zeigt, wie aus Daten keine vorschnellen Gewissheiten, sondern begründete Urteile entstehen.

Im Mittelpunkt stehen Beobachtung, Interpretation, Bewertung, Hypothesen, Argumentation, Unsicherheit, Modelle, Kennzahlen, Fairness, Verantwortung und Python als Werkzeug reflektierter Datenanalyse.

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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.

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Das Buch ist als E-Book erhältlich. Die Kauf-Links werden ergänzt, sobald die Plattformen verfügbar sind.

ISBN	978-3-6952-6078-2
Format	E-Book

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Themen und Schwerpunkte

Kritisches Denken

Wie Annahmen, Argumente und Schlussfolgerungen geprüft werden können, bevor aus Daten Entscheidungen entstehen.

Daten und Beobachtungen

Warum Daten nie die Realität selbst sind und wie Erhebung, Auswahl und Kontext ihre Aussagekraft beeinflussen.

Modelle und Hypothesen

Wie Modelle helfen, Zusammenhänge zu beschreiben, welche Grenzen sie besitzen und warum jede Analyse auf Annahmen beruht.

Statistik und Unsicherheit

Wie Wahrscheinlichkeiten, Streuungen und Unsicherheiten interpretiert werden und warum Sicherheit in Datenprojekten oft überschätzt wird.

Bias und Fairness

Wie Verzerrungen in Daten, Modellen und Entscheidungen entstehen und welche Verantwortung daraus für Data-Science-Projekte folgt.

Python als Werkzeug

Wie Python genutzt werden kann, um Daten zu analysieren, Hypothesen zu testen und nachvollziehbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Einblick ins Buch: Präsentation ansehen

Die begleitende Präsentation bietet einen kompakten Einstieg in die zentralen Gedanken des Buches: Daten, Modelle, Hypothesen, Unsicherheit, Statistik, Fairness, Verantwortung und kritisches Denken in der Data Science.

Sie können die Präsentation direkt im Browser ansehen, als PDF öffnen oder herunterladen.

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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.

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