Mathe-Basics für Data Scientists: Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse - Softcover
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Mathematik für Data Scientists
ISBN 10: 3960092156
ISBN 13: 9783960092155
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Mathe-Basics für Data Scientists: Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse
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Mathe-Basics f?r Data Scientists: Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung f?r die Datenanalyse
ISBN 10: 3960092156
ISBN 13: 9783960092155
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Mathematik für Data Scientists
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Mathe-Basics für Data Scientists
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Dpunkt.Verlag Gmbh Nov 2023, 2023
ISBN 10: 3960092156
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Condition: 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. Seller Inventory # 9783960092155
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Mathe-Basics für Data Scientists
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Dpunkt.Verlag Gmbh Nov 2023, 2023
ISBN 10: 3960092156
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Taschenbuch. Condition: 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. Seller Inventory # 9783960092155
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Mathe-Basics für Data Scientists
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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Frischen Sie Ihre Mathematik-Kenntnisse für Datenanalysen, Machine Learning und Neuronale Netze auf! Seller Inventory # 9783960092155
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Mathematik für Data Scientists
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Condition: 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 . Seller Inventory # 827713830
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Mathe-Basics für Data Scientists
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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Frischen Sie Ihre Mathematik-Kenntnisse für Datenanalysen, Machine Learning und Neuronale Netze auf!dpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 333 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783960092155
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Mathe-Basics für Data Scientists : Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse
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Taschenbuch. Condition: 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. Seller Inventory # 9783960092155