Data-Science-Crashkurs: Eine interaktive und praktische Einführung
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Beschreibung
Data Science praxisnah erklärt Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente Für alle, die mehr über die Möglichkeiten 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 Möglichkeiten 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 erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, machinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Der benötigte Python-Quelltext, der z.B. zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.
Produktdetails
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Über den Autor
- Kartoniert
- 382 Seiten
- Erschienen 2016
- Wiley-VCH
- Kartoniert
- 379 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- Gebunden
- 623 Seiten
- Erschienen 2022
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
- Kartoniert
- 280 Seiten
- Erschienen 2018
- MIT Press
- Kartoniert
- 391 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer VS
- Klappenbroschur
- 514 Seiten
- Erschienen 2016
- De Gruyter Oldenbourg
- Kartoniert
- 362 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Kartoniert
- 523 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer Spektrum
- Kartoniert
- 629 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly
- Gebunden
- 360 Seiten
- Erschienen 2021
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
- Gebunden
- 456 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 522 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly



