Werde ein Data Head

Werde ein Data Head von Goldmeier,  Jordan, Gutman,  Alex J., Lang,  Jørgen W.
Fundierte Datenkompetenz für den Arbeitsplatz entwickeln - auch ohne Programmierkenntnisse Jenseits der Buzzwords: zentrale Konzepte in Data Science, Statistik und Machine Learning wirklich verstehen Das Buch vermittelt Grundwissen und eine datenorientierte Denkweise anhand klarer, gut nachvollziehbarer Alltagsbeispiele Es schließt die Kommunikationslücke zwischen Data Scientists, Führungskräften und all denjenigen, die täglich mit Daten umgehen müssen Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen. Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen - auch ohne einen technischen Background.In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden.
Aktualisiert: 2023-05-25
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Aktualisiert: 2023-05-25
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Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften

Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften von Matzka,  Stephan
Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften

Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften von Matzka,  Stephan
Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Werde ein Data Head von Goldmeier,  Jordan, Gutman,  Alex J., Lang,  Jørgen W.
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Aktualisiert: 2023-05-08
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Werde ein Data Head von Goldmeier,  Jordan, Gutman,  Alex J., Lang,  Jørgen W.
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Aktualisiert: 2023-05-08
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Werde ein Data Head von Goldmeier,  Jordan, Gutman,  Alex J., Lang,  Jørgen W.
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Aktualisiert: 2023-05-08
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Fundierte Datenkompetenz für den Arbeitsplatz entwickeln - auch ohne Programmierkenntnisse Jenseits der Buzzwords: zentrale Konzepte in Data Science, Statistik und Machine Learning wirklich verstehen Das Buch vermittelt Grundwissen und eine datenorientierte Denkweise anhand klarer, gut nachvollziehbarer Alltagsbeispiele Es schließt die Kommunikationslücke zwischen Data Scientists, Führungskräften und all denjenigen, die täglich mit Daten umgehen müssen Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen. Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen - auch ohne einen technischen Background.In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Werde ein Data Head von Goldmeier,  Jordan, Gutman,  Alex J., Lang,  Jørgen W.
Fundierte Datenkompetenz für den Arbeitsplatz entwickeln - auch ohne Programmierkenntnisse Jenseits der Buzzwords: zentrale Konzepte in Data Science, Statistik und Machine Learning wirklich verstehen Das Buch vermittelt Grundwissen und eine datenorientierte Denkweise anhand klarer, gut nachvollziehbarer Alltagsbeispiele Es schließt die Kommunikationslücke zwischen Data Scientists, Führungskräften und all denjenigen, die täglich mit Daten umgehen müssen Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen. Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen - auch ohne einen technischen Background.In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden.
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Werde ein Data Head von Goldmeier,  Jordan, Gutman,  Alex J., Lang,  Jørgen W.
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Aktualisiert: 2023-04-24
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Werde ein Data Head von Goldmeier,  Jordan, Gutman,  Alex J., Lang,  Jørgen W.
Fundierte Datenkompetenz für den Arbeitsplatz entwickeln - auch ohne Programmierkenntnisse Jenseits der Buzzwords: zentrale Konzepte in Data Science, Statistik und Machine Learning wirklich verstehen Das Buch vermittelt Grundwissen und eine datenorientierte Denkweise anhand klarer, gut nachvollziehbarer Alltagsbeispiele Es schließt die Kommunikationslücke zwischen Data Scientists, Führungskräften und all denjenigen, die täglich mit Daten umgehen müssen Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen. Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen - auch ohne einen technischen Background.In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden.
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Fundierte Datenkompetenz für den Arbeitsplatz entwickeln - auch ohne Programmierkenntnisse Jenseits der Buzzwords: zentrale Konzepte in Data Science, Statistik und Machine Learning wirklich verstehen Das Buch vermittelt Grundwissen und eine datenorientierte Denkweise anhand klarer, gut nachvollziehbarer Alltagsbeispiele Es schließt die Kommunikationslücke zwischen Data Scientists, Führungskräften und all denjenigen, die täglich mit Daten umgehen müssen Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen. Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen - auch ohne einen technischen Background.In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden.
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Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften

Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften von Matzka,  Stephan
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Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften

Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften von Matzka,  Stephan
Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Algorithmen in Python

Algorithmen in Python von Kopec,  David
Algorithmen gehören zum Rüstzeug guter Entwickler. In diesem Buch lernen Sie eine große Menge problemlösender Techniken kennen und erfahren, wie Sie diese in Anwendungen implementieren. Die Spannbreite reicht von einfachen Algorithmen zur Verschlüsselung und für die Suche bis hin zu genetischen Algorithmen, k-Means-Algorithmen und neuronalen Netzen. Unter den zu lösenden Aufgaben finden Sie sowohl Informatik-Klassiker wie das Damenproblem und das Flussüberquerungsrätsel als auch neue Aufgaben. Selbst wenn Ihnen einiges bekannt vorkommen wird, werden Sie am Ende sagen: "Ach so macht man das!" Dass Python hier die Sprache der Wahl ist, schließt niemanden aus. Von diesem Programmiertraining profitieren Sie auch dann, wenn Sie sonst eher in Java, C++ oder einer anderen Sprache programmieren. Die gekonnte Auswahl der Beispiele und der flotte Schreibstil sorgen dafür, dass das Ganze nicht nur lehrreich, sondern auch unterhaltsam ist. Aus dem Inhalt: Die Fibonacci-Folge, einfache Komprimierung, unknackbare Verschlüsselung, Pi berechnen DNS durchsuchen, Wege durchs Labyrinth, Flussüberquerungsrätsel Damenproblem, Vier-Farben-Satz, Wortsuchrätsel grafische Algorithmen genetische Algorithmen k-Means-Algorithmen einfache neuronale Netze Tic-tac-toe, Vier gewinnt Das Rucksackproblem, Das Problem des Handlungsreisenden und außerdem: zahlreiche Code-Beispiele in Python, Hinweise zum Einsatz der Algorithmen, Übungen und Tipps für die Programmier-Praxis
Aktualisiert: 2023-03-14
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