Plaue | Data Science | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Deutsch, 314 Seiten, Web PDF

Plaue Data Science

Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-662-63489-9
Verlag: Springer
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

Grundlagen, Statistik und maschinelles Lernen

E-Book, Deutsch, 314 Seiten, Web PDF

ISBN: 978-3-662-63489-9
Verlag: Springer
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

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

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Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Plaue, Matthias

Weitere Infos & Material

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

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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