Data Science: Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen

Author:   Matthias Plaue
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Edition:   1. Aufl. 2021
ISBN:  

9783662634882


Pages:   314
Publication Date:   14 October 2021
Format:   Paperback
Availability:   Manufactured on demand   Availability explained
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Data Science: Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen


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Overview

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

Full Product Details

Author:   Matthias Plaue
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint:   Springer Spektrum
Edition:   1. Aufl. 2021
Weight:   0.639kg
ISBN:  

9783662634882


ISBN 10:   3662634880
Pages:   314
Publication Date:   14 October 2021
Audience:   College/higher education ,  Postgraduate, Research & Scholarly
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Manufactured on demand   Availability explained
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Language:   German

Table of Contents

Einführung.- Elemente der Datenorganisation.- Deskriptive Statistik.- Wahrscheinlichkeitstheorie.- Inferenzstatistik.- Multivariate Statistik.- Überwachtes maschinelles Lernen.- Unüberwachtes maschinelles Lernen.- Maschinelles Lernen in der Anwendung.- Ergänzende Literatur.- Sachverzeichnis.

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Author Information

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.

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