Zielgruppe
Das Buch richtet sich an Studierende, Lehrende, Data-Science-Einsteigerinnen
und -Einsteiger, Python-Lernende, Data Analysts, Data Scientists,
Machine-Learning-Interessierte, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler,
Business Analysts, Fach- und Führungskräfte sowie an alle, die Data Science
nicht nur als Modellierung, sondern als systematische Problemlösung verstehen
und anwenden möchten.
Häufige Fragen zum Buch
Ist „Von Daten zu Lösungen in Data Science mit Python“ ein Buch über Data Science mit Python?
Ja, das Buch behandelt Data Science mit Python und zeigt, wie aus Daten, Analysen, Modellen und Bewertungen verantwortbare Lösungen entstehen.
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 als systematischen Problemlösungsprozess verstehen möchten.
Welche Data-Science-Themen behandelt das Buch?
Das Buch behandelt unter anderem Problemdefinition, Datenqualität, Datenbereinigung, ETL, Data Wrangling, Feature Engineering, Modellierung, Modellbewertung, MLOps, Monitoring und Kommunikation.
Geht es im Buch auch um Datenqualität und ETL mit Python?
Ja, ein Schwerpunkt liegt auf Datenqualität, Rohdaten, fehlenden Werten, Dubletten, Ausreißern, ETL-Prozessen, Transformationen und reproduzierbarer Datenaufbereitung mit Python.
Behandelt das Buch Feature Engineering in Data-Science-Projekten?
Ja, das Buch zeigt, wie aus Rohdaten aussagekräftige Features entwickelt, bewertet, dokumentiert und in reproduzierbare Feature-Pipelines überführt werden.
Wird Machine Learning mit Scikit-Learn im Buch behandelt?
Ja, das Buch behandelt den Weg von der Fragestellung zum Modell, Baselines, Train-Test-Split, Modelltraining mit Scikit-Learn, Modellalternativen und Hyperparameter.
Erklärt das Buch Modellbewertung mit Metriken wie Accuracy, Precision, Recall und ROC-AUC?
Ja, das Buch erklärt zentrale Bewertungsmetriken wie Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC, Confusion Matrix sowie den Zusammenhang zwischen Metriken, Projektzielen und Entscheidungen.
Behandelt das Buch MLOps, Monitoring und Data Drift?
Ja, das Buch behandelt unter anderem den Weg vom Notebook zur Pipeline, Modellversionierung, Experimentdokumentation, Monitoring, Daten-Drift, Concept Drift und produktive Data-Science-Prozesse.
Für wen ist dieses Data-Science-Buch besonders geeignet?
Das Buch richtet sich an Studierende, Data-Science-Einsteiger, Python-Lernende, Data Analysts, Data Scientists, Machine Learning Engineers, Softwareentwickler, Business Analysts, Produktverantwortliche und Führungskräfte.
Wo kann man das Buch über Data Science mit Python kaufen?
Das Buch ist als E-Book erhältlich, unter anderem bei Amazon Kindle, Apple Books, Thalia, Hugendubel und eBook.de.
Workshops und Vorträge zum Buch
Die Inhalte des Buches können als Vortrag, Workshop oder moderiertes
Praxisformat für Hochschulen, Unternehmen, Bildungseinrichtungen,
Data-Science-Teams und Organisationen aufbereitet werden.
Im Mittelpunkt stehen Data Science als Problemlösung, Datenqualität,
Feature Engineering, Modellbewertung, Entscheidungsfindung, MLOps,
Kommunikation und die Entwicklung verantwortbarer Lösungen.
