Mathe-Basics Für Data Scientists de Thomas Nield Format Broché

Mathe-Basics für Data Scientists - Thomas Nield

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Présentation Mathe - Basics Für Data Scientists de Thomas Nield Format Broché
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Livre Littérature Générale - Thomas Nield - 01/11/2023 - Broché - Langue : Allemand

Auteur(s) : Thomas Nield

Editeur : O'reilly

Langue : Allemand

Parution : 01/11/2023

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 333

Expédition : 624

Dimensions : 23.8 x 16.4 x 2.0

ISBN : 9783960092155

Résumé :
Frischen Sie Ihre Mathematik-Kenntnisse f?r Datenanalysen, Machine Learning und Neuronale Netze auf!

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 ?bungen und L?sungen, um das Gelernte zu vertiefen
F?r Studium und Beruf

Um als Data Scientist erfolgreich zu sein, m?ssen Sie ?ber ein solides mathematisches Grundwissen verf?gen. Dieses Buch bietet einen leicht verst?ndlichen ?berblick ?ber die Mathematik, die Sie in der Data Science ben?tigen. Thomas Nield f?hrt Sie Schritt f?r 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. Zus?tzlich erhalten Sie Einblicke in den aktuellen Stand der Data Science und erfahren, wie Sie dieses Wissen f?r 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 Erkl?rungen 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 f?hren Sie Matrixzerlegung durch

Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Infinitesimal- und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearer Algebra und wenden Sie sie auf Regressionsmodelle einschlie?lich neuronaler Netze an

Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kenntnisse und F?higkeiten in der Datenanalyse optimieren und g?ngige Fehler vermeiden, um auf dem Data-Science-Arbeitsmarkt zu ?berzeugen

Biographie:
Thomas Nield ist der Gr?nder der Nield Consulting Group sowie Dozent bei O'Reilly Media und an der University of Southern California. Er hat Freude daran, technische Inhalte f?r diejenigen verst?ndlich und gut nutzbar zu machen, die mit ihnen nicht vertraut sind oder sich von ihnen abgeschreckt f?hlen. Thomas Nield unterrichtet regelm??ig Kurse zu Datenanalyse, Machine Learning, mathematischer Optimierung, KI-Systemsicherheit und praktischer k?nstlicher Intelligenz. Er ist Autor von zwei B?chern, Getting Started with SQL (O'Reilly) und Learning RxJava (Packt). Au?erdem ist er der Gr?nder und Erfinder von Yawman Flight, einem Unternehmen, das Handsteuerungen f?r Flugsimulatoren und unbemannte Luftfahrzeuge entwickelt.

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