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Data Science: Concepts and Practice
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Besondere Merkmale
Comprehensive Coverage
Thoroughly covers essential data science concepts, ensuring readers grasp theoretical and practical knowledge necessary for effective application in real-world scenarios.
Hands-On Practice
Incorporates practical exercises, reinforcing learning through active engagement, allowing learners to apply concepts and build confidence in their data science skills.
User-Friendly Approach
Structured layout with clear explanations makes complex topics accessible, catering to beginners while still providing depth for more experienced readers to enhance their expertise.
Produktdetails
| Publisher | Morgan Kaufmann |
| Publication date | November 27, 2018 |
| Edition | 2nd |
| Language | English |
| File size | 55.5 MB |
| Screen Reader | Supported |
| Enhanced typesetting | Enabled |
| X-Ray for textbooks | Enabled |
| Word Wise | Not Enabled |
| Print length | 544 pages |
| ISBN-13 | 978-0128147627 |
| Page Flip | Enabled |
| Item Weight | 1.5 lbs (680 grams) |
PRODUKTBESCHREIBUNG
Data Science: Concepts and Practice
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Kundenfragen und -antworten
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Frage:
Is prior knowledge of data science required?
Antworten: No, this book is suitable for beginners and experienced users alike. -
Frage:
What platform will I use to practice?
Antworten: You will use RapidMiner, an open-source GUI based data science platform. -
Frage:
Will I need programming skills?
Antworten: No, the techniques are presented in a way that does not require programming experience.
AI & Semantics Editorial Review
The product in review appears to be a textbook on Predictive Analytics that utilizes RapidMiner as its primary tool. Customers have generally found the book to be well-written, straightforward, and effective for those specifically looking to learn how to employ RapidMiner in their predictive analytics endeavors. While the book covers foundational concepts in data science, some users note that it may not be comprehensive enough for those seeking an in-depth understanding of the field, particularly in programming languages like R or Python. Feedback highlights the effectiveness of the book in teaching fundamental principles, with one reviewer praising its clarity and ease of understanding. This positions the textbook as an excellent resource for beginners or students needing to engage with predictive analytics in a practical context, albeit with the understanding that it may serve best as a supplement rather than a standalone data science curriculum. **
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Vorteile
- Comprehensive coverage of using RapidMiner for predictive analytics.
- Well-written and easy to understand, making it accessible for beginners.
- Provides a solid foundation in the principles of data science.
Nachteile
- Not a deep dive into data science; may not suffice for advanced learning.
Platform Trust & Buyer Confidence
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Jasmin
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“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”
9 September 2026 · via Trustpilot
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8 September 2026 · via Trustpilot
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