En raison d'une grêve chez bpost, votre commande pourrait être retardée. Vous avez besoin d’un livre rapidement ? Nos magasins vous accueillent à bras ouverts !
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
En raison de la grêve chez bpost, votre commande pourrait être retardée. Vous avez besoin d’un livre rapidement ? Nos magasins vous accueillent à bras ouverts !
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.0000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Mathe-Basics für Data Scientists
Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse
Thomas Nield
39,45 €
+ 78 points
Format
Description
- Dieses Buch richtet sich an angehende und fortgeschrittene Data Scientists sowie Programmierer*innen, die sich die mathematischen Grundlagen der Data Science aneignen wollen
- Besonders gut nachvollziehbar durch minimale mathematische Fachterminologie, praxisnahe Beispiele und zahlreiche Abbildungen
- Mit Übungen und Lösungen, um das Gelernte zu vertiefen
- Für Studium und Beruf
Um als Data Scientist erfolgreich zu sein, müssen Sie über ein solides mathematisches Grundwissen verfügen. Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Überblick über die Mathematik, die Sie in der Data Science benötigen. Thomas Nield führt Sie Schritt für Schritt durch Bereiche wie Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra, Statistik und Hypothesentests und zeigt Ihnen, wie diese Mathe-Basics beispielsweise in der linearen und logistischen Regression und in neuronalen Netzen eingesetzt werden. Zusätzlich erhalten Sie Einblicke in den aktuellen Stand der Data Science und erfahren, wie Sie dieses Wissen für Ihre Karriere als Data Scientist nutzen.
- Verwenden Sie Python-Code und Bibliotheken wie SymPy, NumPy und scikit-learn, um grundlegende mathematische Konzepte wie Infinitesimalrechnung, lineare Algebra, Statistik und maschinelles Lernen zu erkunden
- Verstehen Sie Techniken wie lineare und logistische Regression und neuronale Netze durch gut nachvollziehbare Erklärungen und ein Minimum an mathematischer Terminologie
- Wenden Sie deskriptive Statistik und Hypothesentests auf einen Datensatz an, um p-Werte und statistische Signifikanz zu interpretieren
- Manipulieren Sie Vektoren und Matrizen und führen Sie Matrixzerlegung durch
- Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Infinitesimal- und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearer Algebra und wenden Sie sie auf Regressionsmodelle einschließlich neuronaler Netze an
- Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Datenanalyse optimieren und gängige Fehler vermeiden, um auf dem Data-Science-Arbeitsmarkt zu überzeugen
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 336
- Langue:
- Allemand
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9783960092155
- Date de parution :
- 31-10-23
- Format:
- Livre broché
- Dimensions :
- 212 mm x 19 mm
- Poids :
- 610 g
Les avis
Nous publions uniquement les avis qui respectent les conditions requises. Consultez nos conditions pour les avis.