Sich der Welt des maschinellen Lernens und Big Data zu nähern, ist sicherlich eine interessante Herausforderung, und um den Prozess einfacher und schneller zu gestalten, finden Sie hier 5 Bücher, die Sie unbedingt lesen sollten!

1. Maschinelles Lernen mit Python. Entwicklung von Algorithmen zur Wissensgenerierung.

Die Verarbeitung der heute verfügbaren Datenflut ist eine faszinierende und unerlässliche Herausforderung für die heutige Welt, in der Wissen und Information den höchsten Wert darstellen.
Dieses Buch führt Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein und zeigt, warum Python die ideale Programmiersprache ist, um anspruchsvolle Algorithmen zu entwickeln, die Daten optimal abfragen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.
Dieser Band erläutert die Verwendung spezieller Python-Bibliotheken – darunter scikit-learn, Theano und Keras – in Bereichen wie Datenauswahl und -komprimierung, natürlicher Sprachanalyse , Vorhersageverarbeitung und Bilderkennung. Der didaktische Ansatz ist praxisorientiert: Alle Konzepte werden anhand praktischer Codebeispiele veranschaulicht.

Dieses Buch wird Lesern empfohlen, die über theoretische Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und ein gutes Verständnis der Python-Programmierung verfügen.

2. Big-Data-Analyse: Das Handbuch für Datenwissenschaftler

Dieses Buch dient als umfassender Leitfaden für alle, die in diesem aufstrebenden Berufsfeld Fuß fassen möchten, sowie für erfahrene Fachkräfte, die sich in spezifische Themen vertiefen wollen. Der Autor erläutert die wichtigsten Konzepte des Datenmanagements und der fortgeschrittenen Datenanalyse. Er beschreibt Big Data und die Werkzeuge und Architekturen, die dessen Management ermöglichen (insbesondere Hadoop ). Zudem führt er in die Datenerfassung und -verarbeitung mit verschiedenen Analysetools ( Hive, Pig, Spark und R ) ein, deren Funktionsweise anhand kommentierter Beispiele veranschaulicht wird. Ein Abschnitt widmet sich der prädiktiven Analytik und demonstriert Techniken zur Erstellung prädiktiver Modelle – von der Datenaufbereitung über die Auswahl des geeignetsten Algorithmus bis hin zur Leistungsbewertung. Das Buch ist ein wertvolles Werkzeug zum Verständnis der Konzepte der Datenanalyse (Big Data oder traditionelle Daten), insbesondere für das Management von Unternehmen , das aus fortgeschrittenen Analysen nützliche Informationen für Entscheidungen, Risikobewertungen und Strategieentwicklung gewinnen kann.

3. Data Science: Ein Leitfaden zu den Grundprinzipien und Techniken der Data Science

Dieses Buch richtet sich an Programmierer, die in die Welt der Datenwissenschaft einsteigen möchten und lernen wollen, wie sie Fähigkeiten von Mathematik bis hin zur Geschäftsanalyse – natürlich durch Programmierung – kombinieren. Ziel ist es, den Umgang mit heterogenen Daten zu vermitteln und diese in Ideen und Erkenntnisse umzuwandeln. In den verschiedenen Kapiteln werden die wichtigsten Elemente vorgestellt, die ein Data Scientist beherrschen muss: Definition des Analysebereichs, Gewinnung und Bereinigung von Rohdaten, Berechnung von Wahrscheinlichkeiten, statistische Modelle und sogar die Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens. Darüber hinaus bietet das Buch wertvolle Einblicke in die Normalisierung und Aufbereitung von Daten vor der Analyse sowie Tipps zur effektiven Präsentation und Kommunikation von Ergebnissen. Alle wichtigen Schritte werden durch Pseudocode-Beispiele veranschaulicht, um die verwendeten Algorithmen besser zu verdeutlichen. Die Codebeispiele verwenden hauptsächlich die Programmiersprache Python.

4. Datenwissenschaftler: Zwischen Wettbewerbsfähigkeit und Innovation

Angesichts des Aufstiegs der Algorithmenökonomie und von Big Data benötigen Unternehmen zunehmend Fachkräfte, die mit COBOTS und intelligenten Maschinen kommunizieren und zusammenarbeiten können: Data Scientists. Dieser Band trägt diesem Bedarf Rechnung und bietet praktische Anleitungen sowohl für alle, die eine Karriere als Data Scientist anstreben und sich weiterentwickeln möchten, als auch für Unternehmen, die Data Scientists einsetzen wollen, um ihre Entscheidungsfindung und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Der Text wird zudem durch Beiträge führender Persönlichkeiten aus der Innovationswelt bereichert, die alternative und offene Perspektiven eröffnen, sowie durch Erfahrungsberichte und Fallstudien, die die Inhalte veranschaulichen.

5. Künstliche Intelligenz, Datenschutz und Regulierung

Dieser Band stellt in erster Linie eine Herausforderung dar. Mit dem Inkrafttreten der neuen europäischen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die den Schutz von Daten und das Vertrauen in den Datenverkehr und die digitale Wirtschaft verbessern soll, werden hier bereits Anstrengungen unternommen, noch einen Schritt weiter zu gehen. Die DSGVO ist ein gewaltiger Kraftakt, um vom statischen Verständnis von Daten als persönlichem Eigentum zu einem dynamischen Verständnis überzugehen, das Daten, einschließlich personenbezogener Daten, als Lebenselixier der vierten industriellen Revolution betrachtet. Wir befinden uns im Zeitalter der künstlichen Intelligenz, intelligenter Maschinen und des Internets der Dinge. Kann die DSGVO das Vertrauen der Menschen stärken, indem sie ihre Daten schützt – auch in der neuen Welt der KI?