Praktische Statistik für Data Scientists: 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python

by Peter Bruce

Statistische Methoden sind ein zentraler Bestandteil der Arbeit mit Daten, doch nur wenige Data Scientists haben eine formale statistische Ausbildung. In Kursen und Büchern über die Grundlagen der Statistik wird das Thema aber selten aus der Sicht von Data Scientists behandelt. Viele stellen daher fest, dass ihnen eine tiefere statistische Perspektive auf ihre Daten fehlt.Dieses praxisorientierte Handbuch mit zahlreichen Beispielen in Python und R erklärt Ihnen, wie Sie verschiedene statistische Methoden speziell in den Datenwissenschaften anwenden. Es zeigt Ihnen auch, wie Sie den falschen Gebrauch von statistischen Methoden vermeiden können, und gibt Ratschläge, welche statistischen Konzepte für die Datenwissenschaften besonders relevant sind. Wenn Sie mit R oder Python vertraut sind, ermöglicht diese zugängliche, gut lesbare Referenz es Ihnen, Ihr statistisches Wissen für die Praxis deutlich auszubauen.

Paperback

Reviews

[Jakob · Rating 5 out of 5]

"Praktische Statistik für Data Scientists" von Peter Bruce ist ein herausragendes Buch, das die Bedeutung der Statistik für Datenwissenschaftler betont und ihnen praktische Werkzeuge und Kenntnisse vermittelt. Meiner Meinung nach ist Statistik ein wichtiges Thema. Statistiken zu verstehen ist nicht nur für den Beruf, sondern auch den Alltag, beispielsweise bei Nachrichten, essentiell. Diese Rezension ist hierbei aus der Perspektive einer Person geschrieben, welche lediglich Grundkentnisse im Bereich Data Science beherrschte.
Eines der bemerkenswertesten Merkmale dieses Buches ist die praxisnahe Herangehensweise an statistische Anwendungen. Bruce versteht es, komplexe statistische Konzepte verständlich zu erklären und sie mit realen Anwendungsfällen zu verknüpfen. Er zeigt den Lesern, wie sie statistische Techniken auf reale Daten anwenden können, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Praxisnähe ermöglicht es den Lesern, das Gelernte direkt in ihrem Beruf oder Forschungsprojekt anzuwenden und die Auswirkungen der Statistik auf ihre Arbeit zu verstehen. Besonders die "Kernideen" nach wichtigen Konzepten ermöglichen es, dieses Werk auch zum Nachschlagen bei einigen Projekten zu verwenden.
Die Relevanz des Statistikverständnisses im Alltag und Beruf kann nicht unterschätzt werden. In einer zunehmend datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, Daten zu analysieren und interpretieren, von entscheidender Bedeutung. Bruce betont die Bedeutung der Statistik für Datenwissenschaftler und zeigt auf, dass statistisches Wissen die Grundlage für fundierte Entscheidungsfindung und Problemlösung bildet. Egal ob es darum geht, A/B-Tests für die Optimierung von Websites durchzuführen, Kundendaten zu analysieren oder komplexe Modelle zu erstellen, statistische Kenntnisse sind unverzichtbar.
Das Buch deckt eine breite Palette statistischer Konzepte ab, darunter explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitstheorie, Hypothesentests, Regressionsanalyse und mehr. Bruce erklärt diese Konzepte auf eine klare und gut strukturierte Weise und stellt sicher, dass die Leser die Schlüsselkonzepte und -techniken verstehen. Die praktischen Beispiele und Anwendungen, die im Buch vorgestellt werden, helfen den Lesern, die Theorie mit der realen Welt zu verbinden und ein tieferes Verständnis für statistische Analysemethoden zu entwickeln.
Darüber hinaus legt "Praktische Statistik für Data Scientists" einen Schwerpunkt auf die Verwendung von statistischer Software wie R und Python. Bruce zeigt den Lesern, wie sie diese Tools effektiv einsetzen können, um statistische Analysen durchzuführen und Visualisierungen zu erstellen. Die Kombination von theoretischem Wissen und praktischen Fähigkeiten in der statistischen Software macht das Buch zu einer wertvollen Ressource für angehende und erfahrene Datenwissenschaftler. Besonders beruflich kann dies eine große Hilfe sein, auch bei Berufen, welche nicht direkt dem des "Data Scientist's" entsprechen.
Insgesamt ist "Praktische Statistik für Data Scientists" von Peter Bruce ein herausragendes Buch, das die Bedeutsamkeit des Statistikverständnisses für Datenwissenschaftler betont. Die praxisnahe Herangehensweise und die Verknüpfung mit realen Anwendungen ermöglichen es den Lesern, statistische Konzepte besser zu verstehen und in ihrer beruflichen Praxis effektiv einzusetzen. Dieses Buch ist ein unverzichtbarer Leitfaden für jeden, der in der Welt der Datenanalyse und -wissenschaft erfolgreich sein möchte oder Statistiken in der realen Welt aufstellen, oder besser verstehen möchte.

[Jens Comiotto-Mayer · Rating 3 out of 5]

Ein Buch, das einen zwiespältigen Eindruck bei mir hinterlässt. Zu oberflächlich, um wirklich auf die vorgestellten Konzepte eingehen zu können, an anderen Stellen hingegen zu schnell zu tief, ohne ausreichend Kontext mitzugeben (Warum? Wofür?). Die deutsche Übersetzung scheint mäßig gelungen (das Original habe ich nicht gelesen), die didaktische Qualität ist bestenfalls durchschnittlich.

Das Buch gibt dennoch einen durchaus gelungenen Einstieg in die Werkzeugwelt eine:r Datenwissenschaftler:in und erklärt auch manche Ursprünge, die in Zeiten großer Datenmengen und leistungsfähiger Rechenmaschinen mittlerweile obsolet geworden sind. Als Nachschlagwerk mit vielen weiterführenden Literaturhinweisen wird es seinen Platz in meinem Regal finden.

Ob die Code-Beispiele in R und Python (die mitsamt der behandelten Datenquellen auch auf Github öffentlich zugänglich sind) hingegen hilfreich sind, muss ein jeder und eine jede selbst herausfinden - hier hielt sich der Mehrwert für mich in Grenzen.

Aber Achtung: Als Einsteiger in die Welt der Data-Science (ich lese das Buch aus Interesse, nicht aus beruflicher Notwendigkeit) ohne großen Hintergrund (abgesehen von einigen Statistik- und Stochastik-Vorlesungen, die Jahrzehnte zurückliegen) mag ich nicht ganz zur Zielgruppe der Autoren gehören.