Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!
One of Wall Street Journal's Best Ten Works of Nonfiction in 2012 New York Times Bestseller “Not so different in spirit from the way public intellectuals like John Kenneth Galbraith once shaped discussions of economic policy and public figures like Walter Cronkite helped sway opinion on the Vietnam War…could turn out to be one of the more momentous books of the decade.” —New York Times Book Review "Nate Silver's The Signal and the Noise is The Soul of a New Machine for the 21st century." —Rachel Maddow, author of Drift "A serious treatise about the craft of prediction—without academic mathematics—cheerily aimed at lay readers. Silver's coverage is polymathic, ranging from poker and earthquakes to climate change and terrorism." —New York Review of Books Nate Silver built an innovative system for predicting baseball performance, predicted the 2008 election within a hair’s breadth, and became a national sensation as a blogger—all by the time he was thirty. He solidified his standing as the nation's foremost political forecaster with his near perfect prediction of the 2012 election. Silver is the founder and editor in chief of the website FiveThirtyEight. Drawing on his own groundbreaking work, Silver examines the world of prediction, investigating how we can distinguish a true signal from a universe of noisy data. Most predictions fail, often at great cost to society, because most of us have a poor understanding of probability and uncertainty. Both experts and laypeople mistake more confident predictions for more accurate ones. But overconfidence is often the reason for failure. If our appreciation of uncertainty improves, our predictions can get better too. This is the “prediction paradox”: The more humility we have about our ability to make predictions, the more successful we can be in planning for the future. In keeping with his own aim to seek truth from data, Silver visits the most successful forecasters in a range of areas, from hurricanes to baseball, from the poker table to the stock market, from Capitol Hill to the NBA. He explains and evaluates how these forecasters think and what bonds they share. What lies behind their success? Are they good—or just lucky? What patterns have they unraveled? And are their forecasts really right? He explores unanticipated commonalities and exposes unexpected juxtapositions. And sometimes, it is not so much how good a prediction is in an absolute sense that matters but how good it is relative to the competition. In other cases, prediction is still a very rudimentary—and dangerous—science. Silver observes that the most accurate forecasters tend to have a superior command of probability, and they tend to be both humble and hardworking. They distinguish the predictable from the unpredictable, and they notice a thousand little details that lead them closer to the truth. Because of their appreciation of probability, they can distinguish the signal from the noise. With everything from the health of the global economy to our ability to fight terrorism dependent on the quality of our predictions, Nate Silver’s insights are an essential read.
Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.
Apple, Audi, Braun oder Samsung machen es vor: Gutes Design ist heute eine kritische Voraussetzung für erfolgreiche Produkte. Dieser Klassiker beschreibt die fundamentalen Prinzipien, um Dinge des täglichen Gebrauchs umzuwandeln in unterhaltsame und zufriedenstellende Produkte. Don Norman fordert ein Zusammenspiel von Mensch und Technologie mit dem Ziel, dass Designer und Produktentwickler die Bedürfnisse, Fähigkeiten und Handlungsweisen der Nutzer in den Vordergrund stellen und Designs an diesen angepasst werden. The Design of Everyday Things ist eine informative und spannende Einführung für Designer, Marketer, Produktentwickler und für alle an gutem Design interessierten Menschen. Zum Autor Don Norman ist emeritierter Professor für Kognitionswissenschaften. Er lehrte an der University of California in San Diego und der Northwest University in Illinois. Mitte der Neunzigerjahre leitete Don Norman die Advanced Technology Group bei Apple. Dort prägte er den Begriff der User Experience, um über die reine Benutzbarkeit hinaus eine ganzheitliche Erfahrung der Anwender im Umgang mit Technik in den Vordergrund zu stellen. Norman ist Mitbegründer der Beratungsfirma Nielsen Norman Group und hat unter anderem Autohersteller von BMW bis Toyota beraten. „Keiner kommt an Don Norman vorbei, wenn es um Fragen zu einem Design geht, das sich am Menschen orientiert.“ Brand Eins 7/2013 „Design ist einer der wichtigsten Wettbewerbsvorteile. Dieses Buch macht Spaß zu lesen und ist von größter Bedeutung.” Tom Peters, Co-Autor von „Auf der Suche nach Spitzenleistungen“
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
On 18 September 2014, Scots will decide their future: should the country quit the United Kingdom and take control of its own destiny, or should it remain part of what advocates call the most successful political and economic union of modern times? Everyone in the country has a stake in this decision. Now, in this fascinating and insightful new book, David Torrance charts the countdown to the big day, weaving his way through a minefield of claim and counterclaim, and knocking down fictions and fallacies from both Nationalists and Unionists. He plunges into the key questions that have shaped an often-fraught argument, from the future of the pound to the shape of an independent Scottish army. With access to the strategists and opinion-makers on both sides of the political divide, this book goes straight to the heart of the great debate, providing an incisive, authoritative, occasionally trenchant guide to the most dramatic constitutional question of our times - the battle for Britain.
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.
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
Ein kompliziertes Genie, das die Einfachheit liebte: Steve Jobs - Querdenker, Visionär und Gründer von Apple. Wie konnte dieser Mann, der weder Ingenieur noch Computerfreak war, unsere digitale Welt so beeinflussen, dass wir uns nach jedem seiner Produkte verzehren? Kompakt und anschaulich erzählt Karen Blumenthal das außergewöhnliche Leben eines begnadeten Erfinders, der mit seinem mitreißenden und kompromisslosen Führungsstil Apple an die Spitze gebracht und gleichzeitig das Produktdesign einer ganzen Epoche geprägt hat. Blumenthals reich illustriertes Buch ist die faszinierende Biographie eines modernen Technik-Pioniers und zugleich ein überraschender Blick hinter die Kulissen der Computerindustrie. Ein Lesevergnügen ersten Ranges - nicht nur für Apple-Enthusiasten.
Für Studierende und Wissenschaftler der Lebenswissenschaften schafft dieses Buch einen schnellen, strukturierten Zugang zur Angewandten Bioinformatik ohne Programmierkenntnisse oder tiefgehende Informatikkenntnisse vorauszusetzen. Es bietet eine Einführung in die tägliche Anwendung der vielfältigen bioinformatischen Werkzeuge und gibt einen ersten Überblick über das sehr komplexe Fachgebiet. Die Kontrolle des vermittelten Stoffs wird durch Übungsbeispiele mit Lösungen gewährleistet. Ein Glossar der zugrundeliegenden Fachtermini sowie ein ausführliches Sachverzeichnis runden das Buch ab. Für die 2. Auflage wurde das Werk umfassend aktualisiert.
Sie leben nicht. Aber sie töten. Blutiger Drohnenangriff auf eine Pilgerstätte im Irak. Ein weiterer Angriff trifft eine kalifornische Universität. Die Biologin Linda McKinney ahnt nichts davon: Sie erforscht gerade eine besonders aggressive Spezies afrikanischer Ameisen, als sie mitten im Dschungel gekidnappt wird. Ihr Entführer heißt Odin, und er hat ihr offenbar das Leben gerettet. Wer sind die Mächte, die Lindas Forschungen zur Schwarmintelligenz unterdrücken wollen? Während sich in den USA grauenhafte Bombardements häufen und in den hintersten Winkeln des Planeten Millionen fliegender Tötungsmaschinen vom Band laufen, macht sich das Team um Odin und McKinney daran, die Menschheit vor der Vernichtung durch ihren eigenen technologischen Fortschritt zu retten ... Der neue Roman vom «Jules Verne des digitalen Zeitalters» (Frank Schirrmacher): visionär, verstörend, einzigartig. «Eine exemplarische Spitzenleistung eines kaum analysierten Genres. Übertreibung braucht Suarez kaum.» (Frankfurter Allgemeine Zeitung) «Mit diesem perfekten Mix aus nervenzerfetzender Spannung und verständlicher Wissenschaftlichkeit etabliert sich Daniel Suarez in diesem spannenden Thriller als der legitime Erbe von Michael Crichton.» (Publishers’ Weekly) «Ein souverän geschriebener Thriller, bei dem wir uns am Ende nicht fragen, ob diese Fiktion eines Tages Wirklichkeit wird, sondern wann.» (Kirkus Reviews) «Dieser Roman ist näher an der Wirklichkeit, als die meisten Menschen glauben.» (Wired)
Der Psychologe und Politikwissenschaftler Philip Tetlock gibt in seinem leichtverständlichen Wissenschafts-Sachbuch ›Superforecasting. Die Kunst der richtigen Prognose‹ eine Anleitung für treffsichere Prognosen in einer unsicheren Zeit. »Superforecaster« sind Menschen, denen erstaunlich gute Vorhersagen in allen Bereichen gelingen – bessere als den Experten. Was macht sie so besonders? In einem großangelegten Forschungsprojekt ist Philip Tetlock dieser Frage nachgegangen und hat das Erfolgsgeheimnis der Superprognostiker gelüftet. Anhand anschaulicher und unterhaltsamer Beispiele zeigt er, wie wir alle bessere Prognosen für unser Leben machen können – denn wenn wir darüber nachdenken, eine neue Stelle zu suchen, zu heiraten, ein Haus zu kaufen, Geld zu investieren, ein Produkt auf den Markt zu bringen oder uns zur Ruhe zu setzen, dann hängen unsere Entscheidungen davon ab, was wir von der Zukunft erwarten. Ein wichtiges und nützliches Buch, um sich in einer immer komplexeren Welt besser zurechtzufinden.
Unterwegs mit dem ungewöhnlichsten Rockstar unserer Zeit Bruce Dickinson ist ein einzigartiges Universalgenie. Er ist seit über fünfunddreißig Jahren gefeierter Sänger der erfolgreichsten Heavy-Metal-Band der Welt - Iron Maiden. Er ist gleichzeitig Pilot (er fliegt die Ed Force One, die bandeigene 747!), Motivationsredner, Drehbuch- und Romanautor, Radiomoderator und war jahrelang erstklassiger Fechter auf Weltklasseniveau. Von seinen Fans wird er regelrecht verehrt. Jetzt erzählt er die besten Geschichten aus seinem abenteuerlichen Leben, darin schreibt er auch über seinen dramatischen Kampf gegen den Zungenkrebs, der ihm beinahe das Leben gekostet hätte. Iron Maiden sind mit über 90 Millionen verkauften Alben und über 2.000 Konzerten eine der erfolgreichsten Rockbands aller Zeiten. Bruce Dickinson ist darüber hinaus auch als Solokünstler regelmäßig in den Charts zu finden. Seine Memoiren hat er handschriftlich selbst verfasst.
"Die vier apokalyptischen Reiter" – so bezeichnet Marketing-Guru Galloway Amazon, Apple, Facebook und Google. Diese Tech-Giganten haben nicht nur neue Geschäftsmodelle entwickelt. Sie haben die Regeln des Wirtschaftslebens und die Voraussetzungen für Erfolg neu definiert. In dem respektlosen Stil, der Galloway zu einem der gefeiertsten Wirtschaftsprofessoren der Welt gemacht hat, zerlegt er die Strategien der Vier. Er führt vor, wie sie unsere grundlegenden emotionalen Bedürfnisse mit einer Schnelligkeit und in einem Ausmaß manipulieren, an die andere nicht herankommen. Und er zeigt, wie man die Lehren aus ihrem Aufstieg auf sein eigenes Unternehmen oder seinen eigenen Job anwenden kann. Ob man mit ihnen konkurrieren will, mit ihnen Geschäfte machen oder einfach in der Welt leben will, die von ihnen beherrscht wird – man muss die Vier verstehen.
Eine Anleitung zum Nach-, Quer- und Gegendenken »Ich weiß, dass ich nichts wei߫, erkannte bereits Sokrates. Wie wir aber mit dem Unbekannten, mit dem, was wir nicht wissen, faktisch umgehen und idealerweise umgehen sollten, das beschreibt der Risikoforscher und Essayist Nassim Nicholas Taleb in seinem Handbuch. Er enthüllt die Begrenztheiten unserer Datenverliebtheit genauso wie die folgenschweren Irrtümer und Voreingenommenheiten unseres Denkens. So zeigt er, wie uns Denkfehler, falsche Kategorien und blinde Flecken immer wieder in die Irre führen – und wie wir mit Unwissen gewinnbringend umgehen können. Denn: »Für den einen ist ein Irrtum bloß ein Irrtum, für den anderen ist er eine Information.«

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