Mathematik für Data Scientists

Name: Mathematik für Data Scientists
Brand: Dpunkt.Verlag GmbH
SKU: 9783960092155
Price: 789 CZK
Availability: InStock

Autor: Frank Langenau

Jazyk:

Vazba: Brožovaná

Vydavatel: Dpunkt.Verlag GmbH

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789 Kč

Dieses Buch richtet sich an angehende und fortgeschrittene Data Scientists sowie...

Informace o knize

Autor

Frank Langenau

Jazyk

Němčina

Vazba

Kniha - Brožovaná

Vydáno

2023

Stránek

360

EAN

9783960092155

ISBN

3960092156

Enbook ID

43039399

Vydavatel

Dpunkt.Verlag GmbH

Hmotnost

610

Kompletní popis

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

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