|
![]() |
|||
|
||||
OverviewDieses 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 DetailsAuthor: Matthias PlauePublisher: Springer Fachmedien Wiesbaden Imprint: Springer Spektrum Edition: 1. Aufl. 2021 Weight: 0.639kg ISBN: 9783662634882ISBN 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 ![]() We will order this item for you from a manufactured on demand supplier. Language: German Table of ContentsEinführung.- Elemente der Datenorganisation.- Deskriptive Statistik.- Wahrscheinlichkeitstheorie.- Inferenzstatistik.- Multivariate Statistik.- Überwachtes maschinelles Lernen.- Unüberwachtes maschinelles Lernen.- Maschinelles Lernen in der Anwendung.- Ergänzende Literatur.- Sachverzeichnis.ReviewsAuthor InformationMatthias 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. Tab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |