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Applying Data Science, Fachbücher von Arthur K. Kordon
"Applying Data Science" bietet praxisnahe Richtlinien zur Wertschöpfung durch die Anwendung von Data Science, basierend auf ausgewählten Methoden der künstlichen Intelligenz. Das Buch ist in drei Teile gegliedert: Im ersten Teil wird ein problemorientierter Ansatz zur Implementierung von KI-gestützter Data Science vorgestellt, einschliesslich praktischer Erklärungen zu Schlüsseltechnologien wie maschinellem Lernen, tiefem Lernen, Entscheidungsbäumen und evolutionärer Berechnung. Der zweite Teil beschreibt die wesentlichen Schritte zur Erstellung von KI-basierten Data-Science-Lösungen für geschäftliche Herausforderungen, darunter die Akquisition von Problembewusstsein, Datenvorbereitung, Datenanalyse, Modellentwicklung und den Lebenszyklus der Modellausführung. Im dritten Teil werden erfolgreiche Anwendungen von KI-basierter Data Science in der Fertigung und im Geschäft veranschaulicht. Das Buch richtet sich an Data Scientists, Geschäftsführende und Studierende, die ein industrielles Verständnis dieser Disziplin erlangen möchten.
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Data Science, Fachbücher von Stefanie VoglDie Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data-Science-Crashkurs, Fachbücher von Steffen HerboldData Science praxisnah erklärt Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente. Für alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen. Der „Data-Science-Crashkurs“ bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt. Dieses Buch geht tief genug, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber steigt dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik ein. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, maschinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Der benötigte Python-Quelltext, der beispielsweise zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Statistical Data Science, Fachbücher von Adams NiallDas Fachbuch "Statistical Data Science" bietet eine umfassende Untersuchung der Schnittstellen zwischen Datenwissenschaft und Statistik. In einer Zeit, in der Datenanalyse zunehmend an Bedeutung gewinnt, beleuchtet das Buch die unterschiedlichen Interpretationen und Anwendungen von Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen. Es vereint Beiträge renommierter Autoren, die sowohl aus der Statistik als auch aus der Datenwissenschaft stammen, und bietet somit eine ausgewogene Perspektive auf die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Disziplinen. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Methodik und die praktischen Anwendungen, die in der heutigen datengetriebenen Welt von Bedeutung sind. Mit 194 Seiten bietet das Buch eine fundierte Grundlage für alle, die sich mit den Prinzipien der Datenanalyse und deren statistischen Grundlagen auseinandersetzen möchten.105,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Data Science, Fachbücher von Andreas François VermeulenLernen Sie, wie Sie einen Technologie-Stack für Data Science aufbauen und effektive Data Science mit wiederholbaren Methoden durchführen. Sie werden entdecken, wie man Datenseen in Geschäftswerte umwandelt. Der im praktischen Data Science demonstrierte Technologie-Stack besteht aus Komponenten, die in der Branche häufig verwendet werden. Der Data Scientist Andreas Vermeulen bietet eine detaillierte Demonstration, wie man einen Technologie-Stack aufbaut und bereitstellt, um wiederholbare Ergebnisse zu erzielen. Er veranschaulicht praktische Methoden, um umsetzbare Geschäftsinformationen aus Datenseen mit verschiedenen Datentypen und Dimensionen zu extrahieren. Was Sie lernen werden: - Vertraut werden mit den wesentlichen Konzepten und Begriffen der Data Science und Data Engineering - Einen Technologie-Stack aufbauen und nutzen, der den Branchenstandards entspricht - Die Methoden zur Gewinnung umsetzbarer Geschäftsinformationen meistern - Den Umgang mit verschiedenen Datentypen in einem Datensee für wiederholbare Ergebnisse koordinieren.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Math for Data Science, Fachbücher von Omar Hijab
Das Buch "Math for Data Science" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen, die für das Studium und die Arbeit im Bereich Data Science erforderlich sind. Es richtet sich an Studierende und Fachleute in den Bereichen angewandte Mathematik, Wirtschaftsanalyse, Informatik, Data Science und Ingenieurwesen. Der Inhalt umfasst wesentliche Themen wie lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit und Statistik, die als Voraussetzung für Data Science dienen. Besonders hervorzuheben ist das Kapitel über maschinelles Lernen, in dem die zuvor behandelten Konzepte auf die Ausbildung von neuronalen Netzen und den stochastischen Gradientenabstieg angewendet werden. Das Buch enthält klare Beispiele, detaillierte Abbildungen und Python-Code, unterstützt durch Jupyter-Notebooks und zusätzliche Dateien. Mit über 380 Übungen und neun ausführlichen Anhängen wird das Verständnis der Materie gefördert. Der Einstieg erfolgt in einem sanften Tempo, das sich zunächst auf zweidimensionale Datensätze konzentriert, bevor die Themen vertieft und auf ein fortgeschritteneres Niveau ausgeweitet werden.
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Data Science für Einsteiger, Fachbücher von Amy Tan
Die Datenflut beherrschbar machen: Schnell und sicher navigieren, Potenziale erkennen - Datenanalyse einfach erklärt mit Konzentration auf Umsetzung: Daten bearbeiten, beurteilen und visualisieren - Schritt-für-Schritt-Anleitung - Leicht zugängliche Programme wie MS Excel, MS PowerBI oder R nutzen - Mit Arbeitshilfen zum Download - Auch ohne Vorwissen verständlich Kein Unternehmen kann es sich leisten, Datenanalyse zu ignorieren! Dieses Werk zeigt, wie Daten analysiert werden können und wie daraus Schlussfolgerungen für die Unternehmensstrategie abgeleitet werden können. In jedem Unternehmen werden heute in grossem Umfang Daten generiert, die die Grundlage für wichtige Entscheidungen bilden können. Bevor aus den Daten Schlussfolgerungen abgeleitet werden können, sind die Daten in zuverlässiger und reproduzierbarer Weise zu erfassen, auf Fehler und grobe Abweichungen zu prüfen und zu säubern sowie statistisch zu analysieren und für Managementpräsentationen vorzubereiten. Der Leser erhält hierfür eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und erfährt, wie aus rohen Daten zuverlässige Informationen werden.
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Applying Data Science, Fachbücher von Arthur K. Kordon"Applying Data Science" bietet praxisnahe Richtlinien zur Wertschöpfung durch die Anwendung von Data Science, basierend auf ausgewählten Methoden der künstlichen Intelligenz. Das Buch ist in drei Teile gegliedert: Im ersten Teil wird ein problemorientierter Ansatz zur Implementierung von KI-gestützter Data Science vorgestellt, einschliesslich praktischer Erklärungen zu Schlüsseltechnologien wie maschinellem Lernen, tiefem Lernen, Entscheidungsbäumen und evolutionärer Berechnung. Der zweite Teil beschreibt die wesentlichen Schritte zur Erstellung von KI-basierten Data-Science-Lösungen für geschäftliche Herausforderungen, darunter die Akquisition von Problembewusstsein, Datenvorbereitung, Datenanalyse, Modellentwicklung und den Lebenszyklus der Modellausführung. Im dritten Teil werden erfolgreiche Anwendungen von KI-basierter Data Science in der Fertigung und im Geschäft veranschaulicht. Das Buch richtet sich an Data Scientists, Geschäftsführende und Studierende, die ein industrielles Verständnis dieser Disziplin erlangen möchten.74,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science, Fachbücher von Stefanie VoglDie Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data-Science-Crashkurs, Fachbücher von Steffen HerboldData Science praxisnah erklärt Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente. Für alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen. Der „Data-Science-Crashkurs“ bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt. Dieses Buch geht tief genug, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber steigt dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik ein. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, maschinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Der benötigte Python-Quelltext, der beispielsweise zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Statistical Data Science, Fachbücher von Adams NiallDas Fachbuch "Statistical Data Science" bietet eine umfassende Untersuchung der Schnittstellen zwischen Datenwissenschaft und Statistik. In einer Zeit, in der Datenanalyse zunehmend an Bedeutung gewinnt, beleuchtet das Buch die unterschiedlichen Interpretationen und Anwendungen von Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen. Es vereint Beiträge renommierter Autoren, die sowohl aus der Statistik als auch aus der Datenwissenschaft stammen, und bietet somit eine ausgewogene Perspektive auf die Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Disziplinen. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Methodik und die praktischen Anwendungen, die in der heutigen datengetriebenen Welt von Bedeutung sind. Mit 194 Seiten bietet das Buch eine fundierte Grundlage für alle, die sich mit den Prinzipien der Datenanalyse und deren statistischen Grundlagen auseinandersetzen möchten.105,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Data Science, Fachbücher von Andreas François VermeulenLernen Sie, wie Sie einen Technologie-Stack für Data Science aufbauen und effektive Data Science mit wiederholbaren Methoden durchführen. Sie werden entdecken, wie man Datenseen in Geschäftswerte umwandelt. Der im praktischen Data Science demonstrierte Technologie-Stack besteht aus Komponenten, die in der Branche häufig verwendet werden. Der Data Scientist Andreas Vermeulen bietet eine detaillierte Demonstration, wie man einen Technologie-Stack aufbaut und bereitstellt, um wiederholbare Ergebnisse zu erzielen. Er veranschaulicht praktische Methoden, um umsetzbare Geschäftsinformationen aus Datenseen mit verschiedenen Datentypen und Dimensionen zu extrahieren. Was Sie lernen werden: - Vertraut werden mit den wesentlichen Konzepten und Begriffen der Data Science und Data Engineering - Einen Technologie-Stack aufbauen und nutzen, der den Branchenstandards entspricht - Die Methoden zur Gewinnung umsetzbarer Geschäftsinformationen meistern - Den Umgang mit verschiedenen Datentypen in einem Datensee für wiederholbare Ergebnisse koordinieren.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Math for Data Science, Fachbücher von Omar HijabDas Buch "Math for Data Science" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen, die für das Studium und die Arbeit im Bereich Data Science erforderlich sind. Es richtet sich an Studierende und Fachleute in den Bereichen angewandte Mathematik, Wirtschaftsanalyse, Informatik, Data Science und Ingenieurwesen. Der Inhalt umfasst wesentliche Themen wie lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit und Statistik, die als Voraussetzung für Data Science dienen. Besonders hervorzuheben ist das Kapitel über maschinelles Lernen, in dem die zuvor behandelten Konzepte auf die Ausbildung von neuronalen Netzen und den stochastischen Gradientenabstieg angewendet werden. Das Buch enthält klare Beispiele, detaillierte Abbildungen und Python-Code, unterstützt durch Jupyter-Notebooks und zusätzliche Dateien. Mit über 380 Übungen und neun ausführlichen Anhängen wird das Verständnis der Materie gefördert. Der Einstieg erfolgt in einem sanften Tempo, das sich zunächst auf zweidimensionale Datensätze konzentriert, bevor die Themen vertieft und auf ein fortgeschritteneres Niveau ausgeweitet werden.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science für Einsteiger, Fachbücher von Amy TanDie Datenflut beherrschbar machen: Schnell und sicher navigieren, Potenziale erkennen - Datenanalyse einfach erklärt mit Konzentration auf Umsetzung: Daten bearbeiten, beurteilen und visualisieren - Schritt-für-Schritt-Anleitung - Leicht zugängliche Programme wie MS Excel, MS PowerBI oder R nutzen - Mit Arbeitshilfen zum Download - Auch ohne Vorwissen verständlich Kein Unternehmen kann es sich leisten, Datenanalyse zu ignorieren! Dieses Werk zeigt, wie Daten analysiert werden können und wie daraus Schlussfolgerungen für die Unternehmensstrategie abgeleitet werden können. In jedem Unternehmen werden heute in grossem Umfang Daten generiert, die die Grundlage für wichtige Entscheidungen bilden können. Bevor aus den Daten Schlussfolgerungen abgeleitet werden können, sind die Daten in zuverlässiger und reproduzierbarer Weise zu erfassen, auf Fehler und grobe Abweichungen zu prüfen und zu säubern sowie statistisch zu analysieren und für Managementpräsentationen vorzubereiten. Der Leser erhält hierfür eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und erfährt, wie aus rohen Daten zuverlässige Informationen werden.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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