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Essential Math for Data Science, Fachbücher von Thomas Nield
Essential Math for Data Science von Thomas Nield ist ein umfassendes Fachbuch, das die mathematischen Grundlagen vermittelt, die für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft, im maschinellen Lernen und in der Statistik erforderlich sind. Der Autor führt die Leser durch zentrale Themen wie Analysis, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra und Statistik und zeigt, wie diese Konzepte auf Techniken wie lineare Regression, logistische Regression und neuronale Netze angewendet werden. Das Buch bietet nicht nur theoretische Einblicke, sondern auch praktische Anwendungen, indem es Python-Code und Bibliotheken wie SymPy, NumPy und scikit-learn nutzt, um mathematische Konzepte zu erkunden. Leser lernen, wie sie deskriptive Statistiken und Hypothesentests durchführen, um p-Werte und statistische Signifikanz zu interpretieren. Darüber hinaus werden Strategien zur Vermeidung häufiger Fallstricke in der Datenwissenschaft und zur Optimierung der eigenen Fähigkeiten im Arbeitsmarkt behandelt.
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Math for Data Science, Fachbücher von Omar Hijab
Das Buch "Math for Data Science" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen, die für das Studium und die Arbeit im Bereich Data Science erforderlich sind. Es richtet sich an Studierende und Fachleute in den Bereichen angewandte Mathematik, Wirtschaftsanalyse, Informatik, Data Science und Ingenieurwesen. Der Inhalt umfasst wesentliche Themen wie lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit und Statistik, die als Voraussetzung für Data Science dienen. Besonders hervorzuheben ist das Kapitel über maschinelles Lernen, in dem die zuvor behandelten Konzepte auf die Ausbildung von neuronalen Netzen und den stochastischen Gradientenabstieg angewendet werden. Das Buch enthält klare Beispiele, detaillierte Abbildungen und Python-Code, unterstützt durch Jupyter-Notebooks und zusätzliche Dateien. Mit über 380 Übungen und neun ausführlichen Anhängen wird das Verständnis der Materie gefördert. Der Einstieg erfolgt in einem sanften Tempo, das sich zunächst auf zweidimensionale Datensätze konzentriert, bevor die Themen vertieft und auf ein fortgeschritteneres Niveau ausgeweitet werden.
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Ähnliche Suchbegriffe für Essential-Math-for-Data
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Die physische IT-Sicherheitslösung für IT/OT-Hardwareschnittstellen / Effektiver Schutz vor unbefugten Zugriffen und Datenverlusten / Passend für alle gängigen Schnittstellen / Einfach zu installieren mit visuell abschreckender Wirkung / Effektiv und wirkungsvoll, DSGVO, ISO27001, IT-Grundschutz konform
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Math for Data Science, Fachbücher von Omar HijabDas Buch "Math for Data Science" bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen, die für das Studium und die Arbeit im Bereich Data Science erforderlich sind. Es richtet sich an Studierende und Fachleute in den Bereichen angewandte Mathematik, Wirtschaftsanalyse, Informatik, Data Science und Ingenieurwesen. Der Inhalt umfasst wesentliche Themen wie lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit und Statistik, die als Voraussetzung für Data Science dienen. Besonders hervorzuheben ist das Kapitel über maschinelles Lernen, in dem die zuvor behandelten Konzepte auf die Ausbildung von neuronalen Netzen und den stochastischen Gradientenabstieg angewendet werden. Das Buch enthält klare Beispiele, detaillierte Abbildungen und Python-Code, unterstützt durch Jupyter-Notebooks und zusätzliche Dateien. Mit über 380 Übungen und neun ausführlichen Anhängen wird das Verständnis der Materie gefördert. Der Einstieg erfolgt in einem sanften Tempo, das sich zunächst auf zweidimensionale Datensätze konzentriert, bevor die Themen vertieft und auf ein fortgeschritteneres Niveau ausgeweitet werden.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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