Big Data Demystified

Author: David Stephenson
Publisher: Pearson UK
ISBN: 1292218126
Format: PDF, Docs
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Big Data is a big topic, based on simple principles. Guided by leading expert in the field, David Stephenson, you will be amazed at how you can transform your company, and significantly improve KPIs across a broad range of business units and applications. Find out how an ecommerce company avoided two million product returns per year, how a newspaper saw triple-digit annual growth in digital subscriptions, how researchers in England learned to better detect pending cardiovascular problems, and how AI programs taught themselves to win games using techniques that even their human programmers didn’t understand, all thanks to big data. Find out also how one company realized it could swap a million dollar hardware system with a twenty thousand dollar replacement. With simple and straightforward chapters that allow you to map examples onto your own business, Big Data Demystified will help you: · Know which data is most useful to collect now and why it’s important to start collecting that data as soon as possible.· Understand big data and data science and how they can help you reach your business goals and gain competitive advantage.· Use big data to understand where you are now and how you can improve in the future. · Understand factors in choosing a big data system, including whether to go with cloud-based solutions.· Construct your big data team in a way that supports an effective strategy and helps make your business more data-driven. BIG DATA MAKES A BIG DIFFERENCE “Read this book! It is an essential guide to using data in a practical way that drives results." Ian McHenry, CEO Beyond Pricing “This is the book we’ve been missing: big data explained without the complexity.” Marc Salomon, Professor in Decision Sciences and Dean at University of Amsterdam Business School "Big Data for the rest of us! I have never come across a book that is so full of practical advice, actionable examples and helpful explanations. Read this one book and start executing Big Data at your workplace tomorrow!"Tobias Wann CEO at @Leisure Group

Statistik Workshop f r Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Format: PDF, Mobi
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Data Science mit Python

Author: Jake VanderPlas
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN: 3958456979
Format: PDF, ePub, Mobi
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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

R f r Dummies

Author: Andrie de Vries
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527812520
Format: PDF
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Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

Datenanalyse mit Python

Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Format: PDF, Kindle
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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Algorithmen f r Dummies

Author: John Paul Mueller
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527809775
Format: PDF, ePub, Docs
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Wir leben in einer algorithmenbestimmten Welt. Deshalb lohnt es sich zu verstehen, wie Algorithmen arbeiten. Das Buch präsentiert die wichtigsten Anwendungsgebiete für Algorithmen: Optimierung, Sortiervorgänge, Graphentheorie, Textanalyse, Hashfunktionen. Zu jedem Algorithmus werden jeweils Hintergrundwissen und praktische Grundlagen vermittelt sowie Beispiele für aktuelle Anwendungen gegeben. Für interessierte Leser gibt es Umsetzungen in Python, sodass die Algorithmen auch verändert und die Auswirkungen der Veränderungen beobachtet werden können. Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an Algorithmen interessiert sind, ohne eine Doktorarbeit zu dem Thema schreiben zu wollen. Wer es gelesen hat, versteht, wie wichtige Algorithmen arbeiten und wie man von dieser Arbeit beispielsweise bei der Entwicklung von Unternehmensstrategien profitieren kann.

Das DevOps Handbuch

Author: Gene Kim
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101244
Format: PDF
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Mehr denn je ist das effektive Management der IT entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit von Organisationen. Viele Manager in softwarebasierten Unternehmen ringen damit, eine Balance zwischen Agilität, Zuverlässigkeit und Sicherheit ihrer Systeme herzustellen. Auf der anderen Seite schaffen es High-Performer wie Google, Amazon, Facebook oder Netflix, routinemäßig und zuverlässig hundertoder gar tausendmal pro Tag Code auszuliefern. Diese Unternehmen verbindet eins: Sie arbeiten nach DevOps-Prinzipien. Die Autoren dieses Handbuchs folgen den Spuren des Romans Projekt Phoenix und zeigen, wie die DevOps-Philosophie praktisch implementiert wird und Unternehmen dadurch umgestaltet werden können. Sie beschreiben konkrete Tools und Techniken, die Ihnen helfen, Software schneller und sicherer zu produzieren. Zudem stellen sie Ihnen Maßnahmen vor, die die Zusammenarbeit aller Abteilungen optimieren, die Arbeitskultur verbessern und die Profitabilität Ihres Unternehmens steigern können. Themen des Buchs sind: Die Drei Wege: Die obersten Prinzipien, von denen alle DevOps-Maßnahmen abgeleitet werden.Einen Ausgangspunkt finden: Eine Strategie für die DevOps-Transformation entwickeln, Wertketten und Veränderungsmuster kennenlernen, Teams schützen und fördern.Flow beschleunigen: Den schnellen Fluss der Arbeit von Dev hin zu Ops ermöglichen durch eine optimale Deployment-Pipeline, automatisierte Tests, Continuous Integration und Continuous Delivery.Feedback verstärken: Feedback-Schleifen verkürzen und vertiefen, Telemetriedaten erzeugen und Informationen unternehmensweit sichtbar machen.Kontinuierliches Lernen ermöglichen: Eine Just Culture aufbauen und ausreichend Zeit reservieren, um das firmenweite Lernen zu fördern.

Das Geheimnis des menschlichen Denkens

Author: Ray Kurzweil
Publisher: Lola Books
ISBN: 394420316X
Format: PDF, ePub, Mobi
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Der Wettlauf um das Gehirn hat begonnen. Sowohl die EU als auch die USA haben gewaltige Forschungsprojekte ins Leben gerufen um das Geheimnis des menschlichen Denkens zu entschlüsseln. 2023 soll es dann soweit sein: Das menschliche Gehirn kann vollständig simuliert werden. In "Das Geheimnis des menschlichen Denkens" gewährt Googles Chefingenieur Ray Kurzweil einen spannenden Einblick in das Reverse Engineering des Gehirns. Er legt dar, wie mithilfe der Mustererkennungstheorie des Geistes der ungeheuren Komplexität des Gehirns beizukommen ist und wirft einen ebenso präzisen wie überraschenden Blick auf die am Horizont sich bereits abzeichnende Zukunft. Ist das menschliche Gehirn erst einmal simuliert, wird künstliche Intelligenz die Fähigkeiten des Menschen schon bald übertreffen. Ein Ereignis, das Kurzweil aufgrund der bereits in "Menschheit 2.0" entworfenen exponentiellen Wachstumskurve der Informationstechnologien bereits für das Jahr 2029 prognostiziert. Aber was dann? Kurzweil ist zuversichtlich, dass die Vorteile künstlicher Intelligenz mögliche Bedrohungsszenarien überwiegen und sie uns entscheidend dabei hilft, uns weiterzuentwickeln und die Herausforderungen der Zukunft zu meistern.

The Challenger Sale

Author: Matthew Dixon
Publisher: Redline Wirtschaft
ISBN: 3864147239
Format: PDF
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Gibt es ein Rezept für Verkaufserfolg? Die meisten Führungskräfte im Vertrieb verweisen hier zuerst auf eine gute Kundenbeziehung – und sie liegen falsch damit. Die besten Verkäufer versuchen nicht nur einfach eine gute Beziehung zu ihren Kunden aufzubauen – sie stellen primär die Denkweisen und Überzeugungen ihrer Kunden in Frage. Basierend auf einer umfassenden Studie mit mehreren tausend Vertriebsmitarbeitern in unterschiedlichen Branchen und Ländern, zeigt "The Challenger Sale", dass das klassische vertriebliche Vorgehen mit dem Aufbau von Beziehungen immer weniger funktioniert, je komplexer die Lösungen sind. Doch wie unterscheiden sich Fertigkeiten, Verhaltensweisen, Wissen und Einstellung der Spitzenverkäufer vom Durchschnitt? Die Studie zeigt deutlich, dass die Verhaltensweisen, die den Challenger so erfolgreich machen, replizierbar und strukturiert vermittelbar sind. Die Autoren erklären, wie fast jeder Verkäufer, ausgestattet mit den richtigen Werkzeugen, diesen Ansatz erfolgreich umsetzen kann und so höhere Kundenbindung und letztendlich mehr Wachstum generiert. Das Buch ist eine Quelle der Inspiration und hilft dem Leser, sein Profil als Vertriebler zu analysieren und gezielt zu verändern, um am Ende kreativer und besser zu sein.