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Data-Science-Crashkurs - Steffen Herbold

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      Avis sur Data - Science - Crashkurs de Steffen Herbold Format Broché  - Livre Littérature Générale

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      Présentation Data - Science - Crashkurs de Steffen Herbold Format Broché

       - Livre Littérature Générale

      Livre Littérature Générale - Steffen Herbold - 01/01/2022 - Broché - Langue : Allemand

      . .

    • Auteur(s) : Steffen Herbold
    • Editeur : Dpunkt.Verlag
    • Langue : Allemand
    • Parution : 01/01/2022
    • Format : Moyen, de 350g à 1kg
    • Nombre de pages : 346
    • Expédition : 662
    • Dimensions : 23.5 x 16.2 x 2.1
    • ISBN : 3864908620



    • Résumé :
      Data Science praxisnah erkl?rt

      • Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erkl?rungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterst?tzt durch interaktive Elemente
      • F?r alle, die mehr ?ber die M?glichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen

      ?Data-Science-Crashkurs? bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der M?glichkeiten 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 erkl?rt, wof?r wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter ?berblick ?ber Analysemethoden vermittelt das n?tige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuw?hlen und anzuwenden, um das gew?nschte Ergebnis zu erreichen.

      Der ben?tigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchf?hrung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verf?gbar.

      Biographie:
      Dr. Steffen Herbold ist Professor f?r Methoden und Anwendungen maschinellen Lernens am Institut f?r Software und Systems Engineering der Technischen Universit?t Clausthal, wo er die Forschungsgruppe AI Engineering leitet. Zuvor hat er an der Universit?t G?ttingen promoviert und habilitiert und am Karlsruher Institut f?r Technologie einen Lehrstuhl vertreten. In der Forschung besch?ftigt er sich mit der Entwicklung und Qualit?tssicherung der L?sung von Problemen durch maschinelles Lernen, z.B. zur effizienteren Softwareentwicklung, der Prognose von Ernteertr?gen oder auch der Erkennung von aeroakustischen Ger?uschquellen.

      Sommaire:
      Data Science praxisnah erkl?rt - Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erkl?rungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterst?tzt durch interaktive Elemente - F?r alle, die mehr ?ber die M?glichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen 'Data-Science-Crashkurs' bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der M?glichkeiten 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 erkl?rt, wof?r wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter ?berblick ?ber Analysemethoden vermittelt das n?tige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuw?hlen und anzuwenden, um das gew?nschte Ergebnis zu erreichen. Der ben?tigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchf?hrung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verf?gbar....

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