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Data Science: Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen

Data Science: Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache ger
Hinweise auf parallele Ausgaben 1755652461 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Plaue, Matthias, 1976 - : Data Science
ISBN 978-3-662-63488-2
Name Plaue, Matthias ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Data Science
Zusatz zum Titel Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen
Auflage 1st ed. 2021.
Verlagsort Berlin, Heidelberg
Berlin, Heidelberg
Verlag Springer Berlin Heidelberg
Imprint: Springer Spektrum
Erscheinungsjahr 2021
2021
2021
Umfang 1 Online-Ressource(XXIII, 314 S. 68 Abb.)
Reihe Springer eBook Collection
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Plaue, Matthias, 1976 - : Data Science
ISBN ISBN 978-3-662-63489-9
Klassifikation UMB
COM031000
005.73
Kurzbeschreibung Einführung -- Elemente der Datenorganisation -- Deskriptive Statistik -- Wahrscheinlichkeitstheorie -- Inferenzstatistik -- Multivariate Statistik -- Überwachtes maschinelles Lernen -- Unüberwachtes maschinelles Lernen -- Maschinelles Lernen in der Anwendung -- Ergänzende Literatur -- Sachverzeichnis.
2. Kurzbeschreibung 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. Der Inhalt Elemente der Datenorganisation - Deskriptive Statistik - Wahrscheinlichkeitstheorie - Inferenzstatistik - Multivariate Statistik - Überwachtes maschinelles Lernen - Unüberwachtes maschinelles Lernen - Maschinelles Lernen in der Anwendung Der Autor Matthias Plaue arbeitet als Data Scientist und nutzt mathematische Methoden in täglicher Praxis für die Umsetzung von Algorithmen im Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz. Neben der Forschung in seinen Interessengebieten hat er viele Jahre intensiv Studierende beim Verstehen von Mathematik unterstützt.
1. Schlagwortkette Data Mining
Datenanalyse
Datenstruktur
Visualisierung
Statistik
ANZEIGE DER KETTE Data Mining -- Datenanalyse -- Datenstruktur -- Visualisierung -- Statistik
SWB-Titel-Idn 1774472104
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-662-63489-9
Internetseite / Link Resolving-System
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