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tredition

Data Science

Name: Data Science
Price: 24.90 EUR
Availability: InStock
Author: Oettinger, Michael
ISBN: 3743936283

Oettinger, Michael

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Kurzinformation

Sprache:

Deutsch

ISBN:

3743936283

Verlag:

tredition

Seitenzahl:

208

Auflage:

Erschienen:

2017-07-10

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Beschreibung

Data Science

Eine praxisorientierte Einführung im Umfeld von Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Big Data

Diese Beschreibung wurde mittels künstlicher Intelligenz generiert

"Data Science" von Michael Oettinger bietet eine umfassende Einführung in das interdisziplinäre Feld der Datenwissenschaft. Das Buch behandelt die wesentlichen Konzepte und Techniken, die für die Analyse und Interpretation großer Datenmengen erforderlich sind. Es deckt Themen wie Statistik, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Big Data-Technologien ab. Oettinger legt besonderen Wert auf praxisnahe Anwendungen und erklärt, wie Data Science in verschiedenen Branchen eingesetzt werden kann, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch Beispiele und Fallstudien wird der Leser dazu befähigt, eigene datengetriebene Projekte umzusetzen. Das Buch richtet sich sowohl an Einsteiger als auch an Fortgeschrittene, die ihr Wissen vertiefen möchten.

Produktdetails

Einband:

Gebunden

Seitenzahl:

208

Erschienen:

2017-07-10

Sprache:

Deutsch

EAN:

9783743936287

ISBN:

3743936283

Verlag:

tredition

Gewicht:

585 g

Auflage:

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Über den Autor

Oettinger, Michael

Michael Oettinger ist ein freiberuflicher Data-Scientist und Geschäftsführer der oetti-ds GmbH. Er berät Unternehmen in unterschiedlichen Branchen. Nach einem Studium der Betriebswirtschaft mit Schwerpunkt auf mathematischen Verfahren und Marktforschung in Augsburg und Oviedo füllte er unterschiedliche Rollen bei PwC, IBM (u. a. SPSS), Fuzzy Logix und weiteren Softwareunternehmen aus. Als Mitglied bei MENSA beschäftigt er sich sowohl mit der menschlichen als auch mit der künstlichen Intelligenz. Schwerpunkt seiner Aktivitäten ist der konkrete und pragmatische Einsatz der existierenden analytischen Modelle in der betrieblichen Praxis mit den entsprechenden Softwaretools (v. a. Python, R, SQL, KNIME, RapidMiner, PySpark, und Tensorflow).