Isbn: 9783662634882 - data science: grundlagen, statistik und maschinelles lernen (10 risultati)

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    Editore: Springer Spektrum, 2021

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  • Lingua: Tedesco

    Editore: Springer Fachmedien Wiesbaden, Weisbaden, 2021

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    Paperback. Condizione: new. Paperback. Dieses Lehrbuch bietet eine gut verstaendliche Einfuehrung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfuer wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermoeglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verstaendnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darueber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders fuer Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und UEberblick Es deckt hierfuer wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermoeglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verstaendnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …

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    Editore: Springer Spektrum, 2021

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    Paperback. Condizione: new. Paperback. Dieses Lehrbuch bietet eine gut verstaendliche Einfuehrung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfuer wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermoeglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verstaendnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darueber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders fuer Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und UEberblick Es deckt hierfuer wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab.Das Werk ermoeglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verstaendnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. …

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.…

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    Editore: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Okt 2021, 2021

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 340 pp. Deutsch.…

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    Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2021

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    Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Bietet eine gut verstaendliche Einfuehrung in die Mathematik fuer Data ScienceMathematisch fundiert&nbspMit zahlreichen AnwendungsbeispielenBietet eine gut verstaendliche Einfuehrung in die Mathematik f.…

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    Editore: Springer Okt 2021, 2021

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