ISBN: 9783864908224 - data science: grundlagen, architekturen und anwendungen (edition tdwi) (7 Ergebnisse)

Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

Hardcover. Zustand: Brand New. German language. 9.69x6.89x1.18 inches. In Stock.

Buch. Zustand: Neu. Neuware - Übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt Data Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Businss Intelligence an ihre Grenzen stößt. Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken. Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.…

Zustand: New.

Buch. Zustand: Neu. Neuware -Know-how für Data Scientists Übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigtData Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Businss Intelligence an ihre Grenzen stößt.Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert.dpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 372 pp. Deutsch.…

Buch. Zustand: Neu. Data Science | Grundlagen, Architekturen und Anwendungen | Uwe Haneke (u. a.) | Buch | Edition TDWI | XX | Deutsch | 2021 | dpunkt.Verlag | EAN 9783864908224 | Verantwortliche Person für die EU: dpunkt.verlag GmbH, Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg, niethammer[at]dpunkt[dot]de | Anbieter: preigu. …

Buch. Zustand: Neu. Neuware -Know-how für Data Scientists Übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigtData Science steht derzeit wie kein anderer Begriff für die Auswertung großer Datenmengen mit analytischen Konzepten des Machine Learning oder der künstlichen Intelligenz. Nach der bewussten Wahrnehmung der Big Data und dabei insbesondere der Verfügbarmachung in Unternehmen sind Technologien und Methoden zur Auswertung dort gefordert, wo klassische Businss Intelligence an ihre Grenzen stößt.Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Data Science und deren praktische Relevanz für Unternehmen. Dabei wird auch die Integration von Data Science in ein bereits bestehendes Business-Intelligence-Ökosystem thematisiert. In verschiedenen Beiträgen werden sowohl Aufgabenfelder und Methoden als auch Rollen- und Organisationsmodelle erläutert, die im Zusammenspiel mit Konzepten und Architekturen auf Data Science wirken.Diese 2., überarbeitete Auflage wurde um neue Themen wie Feature Selection und Deep Reinforcement Learning sowie eine neue Fallstudie erweitert. 372 pp. Deutsch.…