Data Science in der Praxis ist ein praxisorientierter Leitfaden f r alle, die Daten in echten Mehrwert verwandeln m chten. Das Buch f hrt Schritt f r Schritt durch den gesamten Data-Science-Prozess - von Datensammlung und -aufbereitung ber Statistik und Machine Learning bis hin zu Modellbewertung und Deployment.
Mit verst ndlichen Erkl rungen, realistischen Beispielen und modernen Tools lernen Leserinnen und Leser, wie sie fundierte datengetriebene Entscheidungen treffen und ML-Projekte erfolgreich umsetzen. Themen wie Datenqualit t, Explainable AI und Bias sorgen daf r, dass nicht nur leistungsf hige, sondern auch verantwortungsvolle Modelle entstehen.