Synopsis
Dieses Lehrbuch bietet eine gut verständliche Einführung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfür wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.
Das Werk ermöglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darüber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders für Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und Überblick
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About the Author
Matthias Plaue arbeitet als Data Scientist und nutzt mathematische Methoden in täglicher Praxis für die Umsetzung von Algorithmen im Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz. Neben der Forschung in seinen Interessengebieten hat er viele Jahre intensiv Studierende beim Verstehen von Mathematik unterstützt.
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Dieses Lehrbuch bietet eine gut verständliche Einführung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfür wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.
Das Werk ermöglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darüber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders für Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und Überblick.
Der Inhalt
Elemente der Datenorganisation - Deskriptive Statistik - Wahrscheinlichkeitstheorie - Inferenzstatistik - Multivariate Statistik - Überwachtes maschinelles Lernen - Unüberwachtes maschinelles Lernen - Maschinelles Lernen in der Anwendung
Der Autor
Matthias Plaue arbeitet als Data Scientist und nutzt mathematische Methoden in täglicher Praxis für die Umsetzung von Algorithmen im Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz. Neben der Forschung in seinen Interessengebieten hat er viele Jahre intensiv Studierende beim Verstehen von Mathematik unterstützt.
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Data Science: Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen
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Data Science (Paperback)
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Paperback. Condition: new. Paperback. Dieses Lehrbuch bietet eine gut verstaendliche Einfuehrung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfuer wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermoeglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verstaendnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darueber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders fuer Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und UEberblick Es deckt hierfuer wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermoeglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verstaendnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Seller Inventory # 9783662634882
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Data Science: Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dieses Lehrbuch bietet eine gut verständliche Einführung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfür wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermöglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darüber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders für Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und Überblick 340 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783662634882
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Data Science: Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen (German Edition) (German) 1. Aufl. 2021 Edition
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Paperback. Condition: new. Paperback. Dieses Lehrbuch bietet eine gut verstaendliche Einfuehrung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfuer wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermoeglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verstaendnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darueber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders fuer Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und UEberblick Es deckt hierfuer wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermoeglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verstaendnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. Seller Inventory # 9783662634882
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Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Bietet eine gut verstaendliche Einfuehrung in die Mathematik fuer Data ScienceMathematisch fundiert Mit zahlreichen AnwendungsbeispielenBietet eine gut verstaendliche Einfuehrung in die Mathematik f. Seller Inventory # 463822364
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dieses Lehrbuch bietet eine gut verständliche Einführung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfür wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermöglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darüber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders für Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und ÜberblickSpringer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 340 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783662634882