Ob man es nun wahrhaben möchte oder nicht, das Internet lebt von Daten und wie man diese verarbeitet. Aus diesem Grund sind Data-Science Projekte in der Industrie immer wichtiger. In dem Buch aus dem Rheinwerk Verlag „Data Science in der Praxis – Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Verfahren“ wird also leicht Verständlich dieses Feld des Data Mining und der Datenanalyse erklärt. Dabei beschreibt der Autor Tom Alby natürlich nicht nur den theoretischen Aufbau, sondern auch um viele praktische Beispiele, die mit der Data Science Programmiersprache R durchgesprochen werden. Hierbei werden dann praktische Datenanalysen und daraus resultierende Prognosen ebenso wie Clustering und Klassifikation von Daten im Detail erklärt. Aber auch Fragen zum ethischen Umgang mit Daten gerade im Zeitalter der DSGVO werden in eigenen angesprochen. Besonders gut hat mir gefallen, dass der Aufbau eines Data-Science Projektes nach dem CRISP-DM Prinzip gleich in R programmiert wird. Man kann also gleich praktische Erfahrungen sammeln, die dann für die eigenen Projekte angewendet werden können. Mir persönlich hätte aber noch das ein oder andere praktische Beispiel gefallen, damit das Buch etwas lebendiger wird. Alle notwendigen Informationen sind in dem Buch enthalten und werden gut erklärt, aber man darf nicht vergessen, dass es um den abstrakten Umgang mit mathematisch verarbeiteten Daten geht. Es kommt sehr viel höhere Mathematik bei den Berechnungen zum Einsatz, aber der praktische Zusammenhang am Ende könnte etwas bildlicher und anschaulicher dargestellt werden können.
Alles in allem ist dieses Buch aber sehr empfehlenswert und wer sich beruflich mit dem Thema beschäftigt, wird hier einen guten Einstieg finden. -Werbung-
