Mit hohen Erwartungen begann ich vor einigen Wochen das Buch Doing Data Science - Straight Talk from the Frontline
von Rachel Schutt und Cathy O´Neil zu lesen und diese wurden dabei auch noch übertroffen.
von Rachel Schutt und Cathy O´Neil zu lesen und diese wurden dabei auch noch übertroffen.Konzept
Das Konzept des Buches kam mir anfangs etwas grenzwertig vor, denn der Inhalt entstand aus einer Vorlesung, die Rachel Schutt an der Columbia Universität über Data Science hielt und an dem Cathy O´Neil -bekannt durch ihren Blog mathbabe- teilnahm und mitprotokollierte. Ob ein Uni-Kurs einen umfassenden Einblick in die Welt der praktischen Datenwissenschaften (wie das Doing im Titel und generell der Untertitel suggeriert) vermitteln kann? Ich war skeptisch.
Von der Front
Und wurde eines besseren belehrt. Denn die zahlreichen Anekdoten aus dem beruflichen Erfahrungsschatz von Rachel Schutt sind schon mal ein gutes Fundament für ein praxisbezogenes Buch. Jedoch wurde das durch die Beiträge über Gastreferenten aus der Datenindustrie und deren beruflichen Background noch übertroffen. So wurde das weiter und interdisziplinäre Feld der Datenwissenschaften anhand übergreifenden Themen wie Visualisierung, Algorithmen oder das MapReduce-Paradigma anhand der Tätigkeitsbereiche der Gäste (u.a. Prof. Mark Hansen oder William Cukierski von Kaggle, sowie einige ehemalige Kollegen von Google von Racehel Schutt) erläutert, was dem Buch zwar zu einer unüblichen, aber zu einer -hinsichtlich des Durcharbeitens des Inhalts- sehr angenehmen Gliederung verhalf.
Selbst an der Front
Die am Ende der Kapitel befindlichen praktischen Übungen sind thematisch ebenfalls an die jeweiligen Gastreferenten ausgerichtet. Die zu lösenden Fragen sind realitätsnah und mit unterschiedlichen Tools zu lösen. Die Beispiele zu Beginn sind zwar sehr auf R fixiert, im weiteren Verlauf sind jedoch auch Übungen mit Python oder sogar ein Übungsbeispiel zu finden, das mit einem bash-Skript zu lösen war. Pro Übungen wird zwar Beispiel-Code zu Verfügung gestellt, die endgültige Lösung bleibt aber gänzlich dem/r Leser/in überlassen. Der mMn einzige negative Punkt an dem Buch sind dann eben die fehlenden Lösungen zur Kontrolle, was den Eindruck vermittelt, allein an der Front zurück gelassen worden zu sein - was vermutlich auch so intentioniert ist.Inhalt - umfassend und kritisch
Der Inhalt des Buches erstreckt sich über alle Facetten der Datenwissenschaften. Methoden und Probleme hinsichtlich der Datenbeschaffung werden ebenso thematisiert wie die Datenqualität, Prozessierungsmethoden oder exploarative Datenanalyse. Die eigentlichen Auswertungsmethoden werden verständlich und prägnant erklärt. Besonders wird auf die Funktionalität unterschiedlicher Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernen eingegangen. Nötige Grundkonzepte wie beispielsweise die Statistik nach Bayes werden ebenso kurz erklärt, wie auch unterschiedliche Software die zur Analyse eingesetzt werden können. Auch die Präsentation und Visualisierung der Ergebnisse wird ausreichend genau thematisiert und die Auswirkungen kritisch hinterfragt. Mein persönliches Highlight ist jedoch nicht der umfassende und prägnant dargestellte Inhalt, sondern die -im positiven, wie auch negativen Sinn- kritische Grundhaltung der beiden Autorinnen gegenüber ihrer Disziplin. So werden ethische Fragen, insbesondere im Umgang mit sozialen Daten, nicht in Nebensätzen abgehandelt, sondern sind immer wiederkehrende Aspekte in den einzelnen Kapitel. Generell ist eine besondere, ethische Grundhaltung der beiden Autorinnen hinsichtlich des notwendigen Feingefühls im Umgang mit Daten und den Auswirkungen der Analysen zu erkennen. Dem folgend fällt auch der Rat der beiden für angehende Datenwissenschafter aus:"We´d like to encourage the next-gen data scientists to become problem solver and question askers, to think deeply about appropriate design and process, and to use data responsibly and make the world better, not worse." (Schutt/O´Neil (2013): S. 350)
Zusammenfassung
Das Buch Doing Data Science - Straight Talk from the Frontline von Rachel Schutt und Cathy O´Neil sollte jede/r gelesen haben der/die mit Daten arbeitet und dies erlernen möchte. Ein wenig technisches Grundwissen vorausgesetzt, zeichnet der Inhalt die aktuelle Welt der Datenwissenschaft nach und erweitert die individuellen Fähigkeiten im Umgang mit Daten. Gerade in Zeiten eines Big Data-Hypes sind die Geschichten von der Datenfront der beiden Autorinnen ein wieder erdendes Mittel. Die dargebotene kritische Hinterfragung aktueller Daten-Technologien und immer wieder kehrende ethische Fragen sind darüber hinaus ein besonderes Merkmal das zum Lesen dieses Buches motivieren sollte.
von Rachel Schutt und Cathy O´Neil sollte jede/r gelesen haben der/die mit Daten arbeitet und dies erlernen möchte. Ein wenig technisches Grundwissen vorausgesetzt, zeichnet der Inhalt die aktuelle Welt der Datenwissenschaft nach und erweitert die individuellen Fähigkeiten im Umgang mit Daten. Gerade in Zeiten eines Big Data-Hypes sind die Geschichten von der Datenfront der beiden Autorinnen ein wieder erdendes Mittel. Die dargebotene kritische Hinterfragung aktueller Daten-Technologien und immer wieder kehrende ethische Fragen sind darüber hinaus ein besonderes Merkmal das zum Lesen dieses Buches motivieren sollte. 