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Studium zum Data Scientist

Diese Fachrichtung ist in der Mathematik und in der Informatik zu finden. Ein Data Scientist ist verantwortlich für die Datenanalyse, Modellbildung, Datenvisualisierung und Entwicklung von Lösungen für Geschäftsprobleme auf der Grundlage von Daten. Überdurchschnittliche Kenntnisse der englischen Sprache sind erforderlich weil es sehr viele Fachbücher nur in Englisch gibt.

Das Studium eines Data Scientists beinhaltet in der Regel Kurse in:

• Mathematik
• Statistik
• Informatik und Programmierung,
  sowie spezialisierte Themen wie
• Datenanalyse
• Machine Learning
• Datenbanken
• Datenvisualisierung
• Projektmanagement

Was macht ein Data Scientist | Video

Der Beruf des Data Scientist („Datenwissenschaftler/-in) wird als „sexiest job of the 21’th century“ beschrieben, aber was macht diese(r) eigentlich so den ganzen Tag… und was sind überhaupt die einzelnen Rollen in einem Data Science-Projekt („Datenwissenschaft“)? Das Video gibt Antworten!

Data Scientist Verdienst in Deutschland

In Deutschland verdienen 2023 Data Scientist ohne Erfahrung durchschnittlich 52 210€ pro Jahr, nach zwei Jahren Berufserfahrung steigt das Gehalt auf 56 900€ pro Jahr, und nach zehn Jahren Berufserfahrung steigt das Gehalt auf 86 340€ pro Jahr.

Data Scientist Buchempfehlungen

Data Science Job: How to become a Data Scientist

Englische kurze Einführung in den Job aus der Praxis heraus geschrieben. Im Angebot finden Sie eine Leseprobe.

Autor: Przemek Chojecki
Herausgeber ‏ : ‎ Independently published (29. Januar 2020)
Sprache ‏ : ‎ Englisch
Taschenbuch ‏ : ‎ 96 Seiten
ISBN-13 ‏ : ‎ 979-8606148011

The Data Science Handbook: Advice and Insights from 25 Amazing Data Scientists

Dieses Buch ist perfekt für angehende oder aktuelle Data Scientists, um von den Besten zu lernen. Es ist ein Nachschlagewerk voller Strategien, Vorschläge und Rezepte, um Ihre eigene Data-Science-Karriere zu starten und auszubauen.
Dieses Buch enthält Einblicke und Interviews mit Data Scientists etablierter Unternehmen wie Facebook, LinkedIn, Pandora, Intuit und The New York Times.
Wir haben auch mit Data Scientists bei schnell wachsenden Startups wie Uber, Airbnb, Mattermark, Quora, Square und Khan Academy gesprochen.

Autoren: Carl Shan, William Chen, Henry Wang, Max Song
Herausgeber ‏ : ‎ Data Science Bookshelf, The (19. Juni 2015)
Sprache ‏ : ‎ Englisch
Taschenbuch ‏ : ‎ 346 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 0692434879
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-0692434871

Effective Data Science Infrastructure: How to Make Data Scientists Productive

Effektive Data-Science-Infrastruktur lehrt Sie, Daten-Pipelines und Projekt-Workflows aufzubauen, die Data Scientists und ihre Projekte optimieren. Basierend auf modernsten Tools und Konzepten, die den Datenbetrieb von Netflix unterstützen, stellt dieses Buch einen anpassbaren Cloud-basierten Ansatz für die Modellentwicklung und MLOps vor, den Sie leicht an die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens anpassen können. Wenn Sie diese praktischen Prozesse einführen, werden Ihre Teams bessere und schnellere Ergebnisse erzielen, wenn sie Data Science und maschinelles Lernen auf eine Vielzahl von Geschäftsproblemen anwenden. Im Angebot finden Sie einen umfangreichen englischen Text und einen Einblick in dieses Buch vor.

Autoren: Ville Tuulos (Autor), Travis Oliphant (Vorwort)
Herausgeber ‏ : ‎ Manning Publications (16. August 2022)
Sprache ‏ : ‎ Englisch
Taschenbuch ‏ : ‎ 333 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 1617299197
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1617299193

Visual Analytics for Data Scientists

Dieses Lehrbuch stellt die wichtigsten Prinzipien der visuellen Analytik vor und beschreibt Techniken und Ansätze, die sich bewährt haben und leicht reproduziert werden können.
Das Buch beginnt mit einer Einführung in die wichtigsten Ideen und Konzepte der visuellen Analyse und erklärt, warum sie als wesentlicher Bestandteil der Data-Science-Methodik und -Praxis betrachtet werden sollte. Anschließend werden die allgemeinen Prinzipien beschrieben, die den Visual-Analytics-Ansätzen zugrunde liegen, einschließlich derjenigen zur angemessenen visuellen Darstellung, der Verwendung interaktiver Techniken und Klassen von Computermethoden. Anschließend wird diskutiert, wie Visualisierungen verwendet werden können, um sich der Dateneigenschaften bewusst zu werden, die berücksichtigt werden müssen, und um mögliche Datenqualitätsprobleme zu erkennen, die die Analyse beeinträchtigen können. Der zweite Teil des Buches beschreibt Methoden und Arbeitsabläufe der visuellen Analyse, organisiert nach verschiedenen Datentypen, darunter mehrdimensionale Daten, Daten mit räumlichen und zeitlichen Komponenten, Daten, die binäre Beziehungen beschreiben, Texte, Bilder und Videos. Für jeden Datentyp werden die spezifischen Eigenschaften und Fragestellungen erläutert, die relevanten Analyseaufgaben diskutiert und geeignete Methoden und Vorgehensweisen vorgestellt. Der Fokus liegt hier nicht auf den Details der Mikroebene, wie die Methoden funktionieren, sondern darauf, wie die Methoden verwendet und auf Daten angewendet werden können. Auch die Grenzen der Methoden werden diskutiert und mögliche Fallstricke aufgezeigt.
Das Lehrbuch richtet sich an Studenten der Datenwissenschaft und allgemein an alle, die praktische Datenanalysen durchführen oder planen. Es enthält zahlreiche Beispiele, die zeigen, wie visuelle Analysetechniken verwendet werden und wie sie Analysten helfen können, die Eigenschaften von Daten zu verstehen, Einblicke in das in den Daten widergespiegelte Thema zu gewinnen und gute Modelle zu erstellen, denen man vertrauen kann. Basierend auf mehrjährigen lehrbezogenen Kursen an der City, University of London, der Universität Bonn und der TU München sowie Industrieschulungen am Fraunhofer Institut IAIS und zahlreichen Summer Schools werden die Hauptinhalte durch Beispieldatensätze und detaillierte, illustrierte Beschreibungen von Übungen zum Üben der Anwendung von Visual-Analytics-Methoden und -Workflows. Im Angebot finden Sie einen umfangreichen englischen Begleittext und eine Vorschau in dieses Fachbuch.

Autoren : Natalia Andrienko, Gennady Andrienko, Georg Fuchs, Aidan Slingsby, Cagatay Turkay
Herausgeber ‏ : ‎ Springer; 1st ed. 2020 Edition (31. August 2020)
Sprache ‏ : ‎ Englisch
Gebundene Ausgabe ‏ : ‎ 460 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 3030561453
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3030561451

Foundations of Statistics for Data Scientists: With R and Python

Konzipiert als Lehrbuch für eine ein- oder zweisemestrige Einführung in die mathematische Statistik für Studenten in der Ausbildung zum Data Scientist, ist Foundations of Statistics for Data Scientists: With R and Python eine vertiefende Darstellung der Themen der statistischen Wissenschaft.
Das Buch führt auch in moderne Themen ein, die normalerweise nicht in mathematischen Statistiktexten vorkommen, aber für Data Scientists von hoher Relevanz sind, wie z. B. Bayes’sche Inferenz, verallgemeinerte lineare Modelle für nicht normale Antworten (z passend zu. Die knapp 500 Übungen sind in „Datenanalyse und Anwendungen“ sowie „Methoden und Konzepte“ gegliedert. Anhänge stellen R und Python vor und enthalten Lösungen für ungeradzahlige Übungen. Die Website des Buchs hat R-, Python- und Matlab-Anhänge sowie alle Datensätze aus den Beispielen und Übungen erweitert. Im Angebot finden Sie einen umfangreichen englischen Begleittext und eine Vorschau in dieses Fachbuch.

Autoren: Alan Agresti, Maria Kateri
Herausgeber ‏ : ‎ CRC Press (30. November 2021)
Sprache ‏ : ‎ Englisch
Gebundene Ausgabe ‏ : ‎ 467 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 0367748452
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-0367748456

Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of Both Worlds

Der Erfolg in der Datenwissenschaft hängt vom flexiblen und angemessenen Einsatz von Werkzeugen ab. Dazu gehören Python und R, zwei der grundlegenden Programmiersprachen auf diesem Gebiet. Dieses Buch führt Data Scientists aus der Python- und R-Community auf dem Weg zur Zweisprachigkeit des Programmierens.
Indem Sie die Stärken beider Sprachen erkennen, werden Sie neue Möglichkeiten entdecken, datenwissenschaftliche Aufgaben zu erfüllen und Ihre Fähigkeiten zu erweitern.
Die Autoren Rick Scavetta und Boyan Angelov erklären die parallelen Strukturen dieser Sprachen und heben hervor, wo sie sich auszeichnen, seien es ihre linguistischen Merkmale oder die Leistungsfähigkeit ihrer Open-Source-Ökosysteme. Sie lernen, wie Sie Python und R in realen Umgebungen zusammen verwenden, und erweitern Ihre Berufsmöglichkeiten als zweisprachiger Datenwissenschaftler.

• Lernen Sie Python und R aus der Perspektive Ihrer aktuellen Sprache
• Verstehen Sie die Stärken und Schwächen jeder Sprache
• Identifizieren Sie Anwendungsfälle, in denen eine Sprache besser geeignet ist als die andere
• Verstehen Sie das moderne Open-Source-Ökosystem, das für beide verfügbar ist, einschließlich Pakete, Frameworks und Workflows
• Erfahren Sie, wie Sie R und Python in einem einzigen Workflow integrieren

Folgen Sie einer Fallstudie, die Möglichkeiten aufzeigt, Phyton und R Programmiersprachen zusammen zu verwenden. Übersetzung der englischen Beschreibung. Im Angebot finden Sie auch eine Vorschau.

Autoren: Rick J. Scavetta, Boyan Angelov
Herausgeber ‏ : ‎ O’Reilly Media (13. Juli 2021)
Sprache ‏ : ‎ Englisch
Taschenbuch ‏ : ‎ 179 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 1492093408
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1492093404

Stochastische Prozesse: Eine Einführung für Statistiker und Datenwissenschaftler

Dieses verständliche Einsteigerbuch stellt grundlegend die Theorie der stochastischen Prozesse vor. Nach einem allgemeinen Teil erläutert es wichtige Klassen stochastischer Prozesse wie Poisson-Prozesse, Markov-Prozesse, Martingale und Brownsche Bewegungen. Detaillierte Beweisführungen sowie zahlreiche Übungsaufgaben mit ausführlichen Lösungen erleichtern das Verständnis, vertiefen und festigen das Gelernte.

Der Inhalt

• Allgemeine Theorie stochastischer Prozesse
• Poisson-Prozesse
• Markov-Prozesse
• Martingale
• Brownsche Bewegungen
• Stochastische Integration
• Mathematische Grundlagen
• Lösungen

Autoren:
Dr. Karsten Webel arbeitet im Zentralbereich Statistik und im Forschungszentrum der Deutschen Bundesbank.
Prof. Dr. Dominik Wied lehrt Statistik und Ökonometrie an der Universität zu Köln und der TU Dortmund.
Herausgeber ‏ : ‎ Springer Gabler; 2. Aufl. 2016 Edition (16. Juni 2016)
Sprache ‏ : ‎ Deutsch
Taschenbuch ‏ : ‎ 308 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 365813884X
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3658138844

Data Science: Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik

Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz (KI) immer mehr an Bedeutung.
Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen.

Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte.
Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird.
Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik.
Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt.

Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.

Autoren : Sandro Scheid, Stefanie Vogl
Herausgeber ‏ : ‎ Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG; 1. Edition (13. August 2021)
Gebundene Ausgabe ‏ : ‎ 360 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 3446466630
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3446466630

Feature Engineering for Machine Learning Models: Principles and Techniques for Data Scientists

Feature Engineering ist ein entscheidender Schritt in der Pipeline für maschinelles Lernen, aber dieses Thema wird selten für sich betrachtet. Mit diesem praktischen Buch lernen Sie Techniken zum Extrahieren und Transformieren von Merkmalen – den numerischen Darstellungen von Rohdaten – in Formate für Modelle für maschinelles Lernen. Jedes Kapitel führt Sie durch ein einzelnes Datenproblem, z. B. wie Text- oder Bilddaten dargestellt werden. Zusammen veranschaulichen diese Beispiele die Hauptprinzipien des Feature-Engineering.
Anstatt diese Prinzipien einfach nur zu lehren, konzentrieren sich die Autoren Alice Zheng und Amanda Casari auf die praktische Anwendung mit Übungen im gesamten Buch. Das abschließende Kapitel bringt alles zusammen, indem es einen realen, strukturierten Datensatz mit mehreren Feature-Engineering-Techniken behandelt. Python-Pakete wie numpy, Pandas, Scikit-learn und Matplotlib werden in Codebeispielen verwendet.

Sie untersuchen:

• Feature-Engineering für numerische Daten: Filterung, Binning, Skalierung, Log-Transformationen und Potenztransformationen
• Natürliche Texttechniken: Bag-of-Words, N-Gramme und Phrasenerkennung
• Frequenzbasierte Filterung und Merkmalsskalierung zum Eliminieren uninformativer Merkmale
• Kodierungstechniken für kategoriale Variablen, einschließlich Feature-Hashing und Bin-Counting
• Modellbasiertes Feature-Engineering mit Hauptkomponentenanalyse
• Das Konzept des Modellstapelns unter Verwendung von k-Means als Featureisierungstechnik
• Bildmerkmalsextraktion mit manuellen und Deep-Learning-Techniken

Übersetzung aus dem Englischen. Im Angebot finden Sie eine Vorschau.

Autoren : Alice Zheng Amanda Casari
Herausgeber ‏ : ‎ O’Reilly Media (14. April 2018)
Sprache ‏ : ‎ Englisch
Taschenbuch ‏ : ‎ 200 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 1491953241
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1491953242

Time Series for Data Scientists: Data Management, Description, Modeling and Forecasting

Lernen Sie anhand dieser benutzerfreundlichen Einführung in die Zeitreihendatenanalyse in R.
Dieses Buch befasst sich mit den Feinheiten der Verwaltung und Bereinigung von Zeitreihendaten unterschiedlicher Größe, Skalierung und Granularität, der Datenvorbereitung für die Analyse und Visualisierung sowie verschiedenen Ansätzen für klassische und Zeitreihenmodellierung und -prognose für maschinelles Lernen.
Eine Reihe von pädagogischen Funktionen unterstützt die Schüler, darunter Übungen am Ende des Kapitels, Probleme, Quiz und Fallstudien. Die Fallstudien sind so konzipiert, dass sie den Lernenden erweitern, indem sie größere Datensätze, verbesserte Datenverwaltungsfähigkeiten und R-Pakete und -Funktionen vorstellen, die für die Datenanalyse in der realen Welt geeignet sind. Zusätzlich zu kommentierten R-Programmen und Datensätzen bietet die begleitende Website des Buches zusätzliche Fallstudien, Vorlesungsfolien, Videos und Übungslösungen. Dies ist ein idealer praktischer Text für Studenten und Doktoranden sowie Forscher in datenreichen Disziplinen, der für Personen mit Grundkenntnissen in Statistik und Wahrscheinlichkeit zugänglich ist. Übersetzung aus dem Englischen.

Autor : Juana Sanchez
Herausgeber ‏ : ‎ Cambridge University Press (30. April 2023)
Sprache ‏ : ‎ Englisch
Gebundene Ausgabe ‏ : ‎ 550 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 1108837778
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1108837774

SQL for Data Analytics: Perform efficient and fast data analysis with the power of SQL

Sind Sie ein erfahrener Entwickler, der daran interessiert ist, Ihre Fähigkeiten um das Datenbankmanagement zu erweitern?
Sie sind Projektmanager und möchten die Anforderungen Ihres Entwicklungsteams besser verstehen?
Oder ein Entscheidungsträger, der eine Input-Daten-gesteuerte Analyse anfordern muss?
Dieses Buch enthält alle Informationen, die Sie benötigen!
Da Big Data so allgegenwärtig ist, besteht ein dringender Bedarf, dringender denn je, Informationen zeitnah und effektiv in großen Datenbanken zu speichern, abzurufen und zu verstehen. Hier kommt die SQL-Datenbank ins Spiel. SQL ist die Computersprache, die als Arbeitspferd dient, das die Grundlage der modernen Datenverwaltung und -interpretation unterstützt.

In diesem Buch lernen Sie:

• Datenbankstruktur verstehen
• SQL-Tools und -Strategien
• Durchsuchen einer Datenbank in SQLite
• Erste Schritte mit Abfragen
• Daten in Informationen verwandeln
• Arbeiten mit mehreren Tabellen
• Funktionen verwenden
• Unterabfragen
• Ansichten
• Datenmanipulationssprache (DML)

Trotz des Aufkommens neuerer, modernerer Datenverwaltungssprachen ist SQL weiterhin die am weitesten verbreitete und zuverlässigste Datenverwaltungssprache. Das kann Ihnen jeder Spezialist auf dem Gebiet der Datenbankverwaltung bestätigen. In diesem gründlichen Tutorial vertraut der erfahrene Mentor-Experte und SQL-Spezialist auf sein umfangreiches Fachwissen, um das Thema der Verwaltung relationaler Datenbanken zugänglich, einfach zu verstehen und äußerst praxisnah zu machen.
Dieses Buch ist ideal für Menschen, die ihre Berufsaussichten verbessern und ihre Karriere vorantreiben möchten, für Entwicklungsunternehmen, die ihr Bildungsangebot an Personal erweitern möchten, oder für alle, die von unserer unaufhaltsam datengesteuerten Zukunft profitieren möchten – auch ohne Vorkenntnisse und Erfahrung mit Codierung!

Autor : Chad Knowles
Herausgeber ‏ : ‎ Independently published (21. September 2022)
Sprache ‏ : ‎ Englisch
Taschenbuch ‏ : ‎ 106 Seiten
ISBN-13 ‏ : ‎ 979-8354008353

Python für Einsteiger

Programmieren lernen mit dem großen Python Buch – Schritt für Schritt zum Python Profi – auch ohne Vorkenntnisse!

Programmieren ist eine extrem gefragte Fähigkeit und doch beherrschen nur wenige Menschen dieses Handwerk.
Das ist schwer nachzuvollziehen, da es so unfassbar viele Vorteile im privaten und beruflichen Leben bietet. Aus diesem Grund hat der bekannte YouTuber und Autor Florian Dalwigk regelmäßig Tausende von begeisterten Zuschauern auf seinem gleichnamigen YouTube-Kanal. Er beherrscht es wie kaum ein anderer, Themen aus der IT-Welt interessant und vor allem leicht verständlich aufzuarbeiten. Und diese bemerkenswerten Qualitäten zeigt er auch in diesem einzigartigen Buch! Wenn du dich erst einmal tiefergehend mit der Materie auseinandersetzt, wirst du rasch feststellen, dass Programmieren kein Hexenwerk ist. Gerade Python ist eine zugängliche Programmiersprache und ermöglicht dir einen besonders einfachen Einstieg in die Welt des Programmierens. Und genau hier kommt dieses Buch ins Spiel, der dich gewissenhaft bei den ersten Schritten und Projekten begleitet.
Programmieren zu lernen war noch nie so einfach! Du wirst erstaunt feststellen, wie schnell und unkompliziert du mit diesem Buch Fortschritte machen wirst, da es keinerlei Fragen offenlässt! Es ist exzellent strukturiert und anfängerfreundlich aufgebaut. Denn Florian Dalwigk ist es eine Herzensangelegenheit, dass du Schritt für Schritt in das Programmieren mit Python eingeführt wirst. Es macht großen Spaß und ist eine unverzichtbare Bereicherung!

Dieses Buch enthält unter anderem:

• Alle erforderlichen Informationen und die wichtigsten Grundlagen der Programmiersprache Python
• Eine durchdachte Struktur und einsteigerfreundliche Schritt-für-Schritt-Anleitungen
• viele Code-Beispiele
• Hilfreiche Übungsaufgaben für jeden Bereich
• Code-Schablonen für schnelle Erfolge in der Praxis
• Verlinkte Erklärvideos mit QR-Codes
• 10 spannende Python-Projekte (u. a. einen IBAN-Generator und einen Passwort-Cracker)

Autor : Florian André Dalwigk
Herausgeber ‏ : ‎ Eulogia Verlag; 1. Edition (3. Oktober 2022)
Sprache ‏ : ‎ Deutsch
Taschenbuch ‏ : ‎ 420 Seiten
ISBN-10 ‏ : ‎ 3969672244
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-3969672242

… seine Erfahrungen im DataScience Masterstudium als Fernstudium per Video vorgestellt.

DataScience Masterstudium als Fernstudium per Video vorgestellt

Die Buchempfehlungen sind aus vielen Angeboten als Basis herausgefiltert. Für die einzelnen Module des Studiums sind wahrscheinlich noch mehr Fachbücher erforderlich.

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