Handbuch data science machine von papp stefan (8 Ergebnisse)

Zustand: as new. Wie neu/Like new.

Hardcover. Zustand: Fine. Leichte Kratzer / Abnutzungen / Druckstellen; Leichte Verschmutzung / Farbtonveranderung. Data Science, Big Data und kunstliche Intelligenz sind derzeit zentrale Themen in Industrie, Regierung und Gesellschaft, die oft missverstanden werden. Dieses Buch klart diese Konzepte und vermittelt praktisches Wissen zur Anwendung. Es behandelt den Aufbau von Datenplattformen sowie die Anwendung von Data Science Tools und -Methoden. Dabei wird erlautert, wie aus diesen Techniken Mehrwert generiert werden kann, etwa durch schnellere Entscheidungen, Kostensenkungen und die Erschliessung neuer Markte. Der zweite Teil des Buches beschreibt grundlegende Data-Science-Konzepte, einschliesslich mathematischer Grundlagen, Machine-Learning-Verfahren und deren Frameworks sowie Techniken zur Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Zudem werden rechtliche Uberlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen behandelt. Das Inhaltsverzeichnis umfasst Themen wie die Mathematik fur ML-Algorithmen, Machine Learning von statistischen zu neuronalen Verfahren, Natural Language Processing zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten, Computer Vision zur Analyse von Bildern und Videos sowie Modellierung und Simulation komplexer Systeme. Das Autor:innenteam setzt sich aus Datenexpert:innen aus Wirtschaft und Wissenschaft zusammen, darunter strategisch orientierte Fuhrungskrafte, Data Engineers und Data Scientists. Alle Autor:innen sind Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG), die den Wissensaustausch fordert.…

Hardcover. Zustand: As New. Leichte Kratzer / Abnutzungen / Druckstellen. Data Science, Big Data und kunstliche Intelligenz sind derzeit zentrale Themen in Industrie, Regierung und Gesellschaft, die oft missverstanden werden. Dieses Buch klart diese Konzepte und vermittelt praktisches Wissen zur Anwendung. Es behandelt den Aufbau von Datenplattformen sowie die Anwendung von Data Science Tools und -Methoden. Dabei wird erlautert, wie aus diesen Techniken Mehrwert generiert werden kann, etwa durch schnellere Entscheidungen, Kostensenkungen und die Erschliessung neuer Markte. Der zweite Teil des Buches beschreibt grundlegende Data-Science-Konzepte, einschliesslich mathematischer Grundlagen, Machine-Learning-Verfahren und deren Frameworks sowie Techniken zur Text-, Bild- und Sprachverarbeitung. Zudem werden rechtliche Uberlegungen und praktische Fallstudien aus verschiedenen Branchen behandelt. Das Inhaltsverzeichnis umfasst Themen wie die Mathematik fur ML-Algorithmen, Machine Learning von statistischen zu neuronalen Verfahren, Natural Language Processing zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten, Computer Vision zur Analyse von Bildern und Videos sowie Modellierung und Simulation komplexer Systeme. Das Autor:innenteam setzt sich aus Datenexpert:innen aus Wirtschaft und Wissenschaft zusammen, darunter strategisch orientierte Fuhrungskrafte, Data Engineers und Data Scientists. Alle Autor:innen sind Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG), die den Wissensaustausch fordert.…

Zustand: as new. Wie neu/Like new.

hardcover. Zustand: Sehr gut. 623 Seiten; 9783446469471.2 Gewicht in Gramm: 3.

hardcover. Zustand: Gut. 1062 Seiten; 9783446479371.3 Gewicht in Gramm: 4.

hardcover. Zustand: Wie neu. 1062 Seiten; neuwertig und ungelesen AF 130551 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 1.

hardcover. Zustand: Sehr gut. 1095 Seiten; 9783446486010.2 Gewicht in Gramm: 4.