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Cover: 9783662634882 | Data Science | Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen | Plaue
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Data Science
Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen
Taschenbuch von Matthias Plaue
Sprache: Deutsch

37,99 €*

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Kategorien:
Beschreibung
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
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
Über den 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.
Zusammenfassung
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
Inhaltsverzeichnis
Einführung.- Elemente der Datenorganisation.- Deskriptive Statistik.- Wahrscheinlichkeitstheorie.- Inferenzstatistik.- Multivariate Statistik.- Überwachtes maschinelles Lernen.- Unüberwachtes maschinelles Lernen.- Maschinelles Lernen in der Anwendung.- Ergänzende Literatur.- Sachverzeichnis.
Details
Erscheinungsjahr: 2021
Genre: Informatik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Seiten: 340
Inhalt: xxiii
314 S.
68 s/w Illustr.
314 S. 68 Abb.
ISBN-13: 9783662634882
ISBN-10: 3662634880
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-662-63488-2
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Plaue, Matthias
Auflage: 1. Aufl. 2021
Hersteller: Springer Berlin
Springer Berlin Heidelberg
Maße: 235 x 155 x 18 mm
Von/Mit: Matthias Plaue
Erscheinungsdatum: 14.10.2021
Gewicht: 0,578 kg
preigu-id: 119812712
Über den 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.
Zusammenfassung
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
Inhaltsverzeichnis
Einführung.- Elemente der Datenorganisation.- Deskriptive Statistik.- Wahrscheinlichkeitstheorie.- Inferenzstatistik.- Multivariate Statistik.- Überwachtes maschinelles Lernen.- Unüberwachtes maschinelles Lernen.- Maschinelles Lernen in der Anwendung.- Ergänzende Literatur.- Sachverzeichnis.
Details
Erscheinungsjahr: 2021
Genre: Informatik
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Medium: Taschenbuch
Seiten: 340
Inhalt: xxiii
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Autor: Plaue, Matthias
Auflage: 1. Aufl. 2021
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Von/Mit: Matthias Plaue
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