Data Science
Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
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 Pra...
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
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
Andere Kunden interessierten sich für
