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Mathe-Basics für Data Scientists: Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse - Tapa blanda
- Editorialdpunkt.Verlag
- Año de publicación2023
- ISBN 10 3960092156
- ISBN 13 9783960092155
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaAlemán
- Número de páginas333
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Mathe-Basics für Data Scientists
Publicado por
Dpunkt.Verlag Gmbh Nov 2023, 2023
ISBN 10: 3960092156
ISBN 13: 9783960092155
Nuevo
Taschenbuch
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Dieses Buch richtet sich an angehende und fortgeschrittene Data Scientists sowie Programmierer\*innen, die sich die mathematischen Grundlagen der Data Science aneignen wollen Besonders gut nachvollziehbar durch minimale mathematische Fachterminologie, praxisnahe Beispiele und zahlreiche Abbildungen Mit Übungen und Lösungen, um das Gelernte zu vertiefen Für Studium und Beruf Um als Data Scientist erfolgreich zu sein, müssen Sie über ein solides mathematisches Grundwissen verfügen. Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Überblick über die Mathematik, die Sie in der Data Science benötigen. Thomas Nield führt Sie Schritt für Schritt durch Bereiche wie Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra, Statistik und Hypothesentests und zeigt Ihnen, wie diese Mathe-Basics beispielsweise in der linearen und logistischen Regression und in neuronalen Netzen eingesetzt werden. Zusätzlich erhalten Sie Einblicke in den aktuellen Stand der Data Science und erfahren, wie Sie dieses Wissen für Ihre Karriere als Data Scientist nutzen. Verwenden Sie Python-Code und Bibliotheken wie SymPy, NumPy und scikit-learn, um grundlegende mathematische Konzepte wie Infinitesimalrechnung, lineare Algebra, Statistik und maschinelles Lernen zu erkunden Verstehen Sie Techniken wie lineare und logistische Regression und neuronale Netze durch gut nachvollziehbare Erklärungen und ein Minimum an mathematischer Terminologie Wenden Sie deskriptive Statistik und Hypothesentests auf einen Datensatz an, um p-Werte und statistische Signifikanz zu interpretieren Manipulieren Sie Vektoren und Matrizen und führen Sie Matrixzerlegung durch Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Infinitesimal- und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearer Algebra und wenden Sie sie auf Regressionsmodelle einschließlich neuronaler Netze an Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Datenanalyse optimieren und gängige Fehler vermeiden, um auf dem Data-Science-Arbeitsmarkt zu überzeugen 333 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9783960092155
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Mathe-Basics für Data Scientists
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Dpunkt.Verlag Gmbh Nov 2023, 2023
ISBN 10: 3960092156
ISBN 13: 9783960092155
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Taschenbuch
Librería: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Dieses Buch richtet sich an angehende und fortgeschrittene Data Scientists sowie Programmierer\*innen, die sich die mathematischen Grundlagen der Data Science aneignen wollen Besonders gut nachvollziehbar durch minimale mathematische Fachterminologie, praxisnahe Beispiele und zahlreiche Abbildungen Mit Übungen und Lösungen, um das Gelernte zu vertiefen Für Studium und Beruf Um als Data Scientist erfolgreich zu sein, müssen Sie über ein solides mathematisches Grundwissen verfügen. Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Überblick über die Mathematik, die Sie in der Data Science benötigen. Thomas Nield führt Sie Schritt für Schritt durch Bereiche wie Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra, Statistik und Hypothesentests und zeigt Ihnen, wie diese Mathe-Basics beispielsweise in der linearen und logistischen Regression und in neuronalen Netzen eingesetzt werden. Zusätzlich erhalten Sie Einblicke in den aktuellen Stand der Data Science und erfahren, wie Sie dieses Wissen für Ihre Karriere als Data Scientist nutzen. Verwenden Sie Python-Code und Bibliotheken wie SymPy, NumPy und scikit-learn, um grundlegende mathematische Konzepte wie Infinitesimalrechnung, lineare Algebra, Statistik und maschinelles Lernen zu erkunden Verstehen Sie Techniken wie lineare und logistische Regression und neuronale Netze durch gut nachvollziehbare Erklärungen und ein Minimum an mathematischer Terminologie Wenden Sie deskriptive Statistik und Hypothesentests auf einen Datensatz an, um p-Werte und statistische Signifikanz zu interpretieren Manipulieren Sie Vektoren und Matrizen und führen Sie Matrixzerlegung durch Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Infinitesimal- und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearer Algebra und wenden Sie sie auf Regressionsmodelle einschließlich neuronaler Netze an Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Datenanalyse optimieren und gängige Fehler vermeiden, um auf dem Data-Science-Arbeitsmarkt zu überzeugen 333 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9783960092155
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Mathe-Basics für Data Scientists : Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse
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Dpunkt.Verlag Gmbh Nov 2023, 2023
ISBN 10: 3960092156
ISBN 13: 9783960092155
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Taschenbuch
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Dieses Buch richtet sich an angehende und fortgeschrittene Data Scientists sowie Programmierer\*innen, die sich die mathematischen Grundlagen der Data Science aneignen wollen Besonders gut nachvollziehbar durch minimale mathematische Fachterminologie, praxisnahe Beispiele und zahlreiche Abbildungen Mit Übungen und Lösungen, um das Gelernte zu vertiefen Für Studium und Beruf Um als Data Scientist erfolgreich zu sein, müssen Sie über ein solides mathematisches Grundwissen verfügen. Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Überblick über die Mathematik, die Sie in der Data Science benötigen. Thomas Nield führt Sie Schritt für Schritt durch Bereiche wie Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra, Statistik und Hypothesentests und zeigt Ihnen, wie diese Mathe-Basics beispielsweise in der linearen und logistischen Regression und in neuronalen Netzen eingesetzt werden. Zusätzlich erhalten Sie Einblicke in den aktuellen Stand der Data Science und erfahren, wie Sie dieses Wissen für Ihre Karriere als Data Scientist nutzen. Verwenden Sie Python-Code und Bibliotheken wie SymPy, NumPy und scikit-learn, um grundlegende mathematische Konzepte wie Infinitesimalrechnung, lineare Algebra, Statistik und maschinelles Lernen zu erkunden Verstehen Sie Techniken wie lineare und logistische Regression und neuronale Netze durch gut nachvollziehbare Erklärungen und ein Minimum an mathematischer Terminologie Wenden Sie deskriptive Statistik und Hypothesentests auf einen Datensatz an, um p-Werte und statistische Signifikanz zu interpretieren Manipulieren Sie Vektoren und Matrizen und führen Sie Matrixzerlegung durch Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Infinitesimal- und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearer Algebra und wenden Sie sie auf Regressionsmodelle einschließlich neuronaler Netze an Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Datenanalyse optimieren und gängige Fehler vermeiden, um auf dem Data-Science-Arbeitsmarkt zu überzeugen. Nº de ref. del artículo: 9783960092155
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Mathematik für Data Scientists
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Condición: New. Autor/Autorin: Thomas NieldThomas Nield ist der Gruender der Nield Consulting Group sowie Dozent bei O Reilly Media und an der University of Southern California. Er hat Freude daran, technische Inhalte fuer diejenigen verstaendlich und gut nutzbar zu . Nº de ref. del artículo: 827713830
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Mathe-Basics für Data Scientists | Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Taschenbuch. Condición: Neu. Mathe-Basics für Data Scientists | Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse | Thomas Nield | Taschenbuch | Animals | 336 S. | Deutsch | 2023 | O'Reilly | EAN 9783960092155 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, hallo[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 126648254
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