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Big Data in der Praxis - Lösungen mit Hadoop, Spark, HBase und Hive. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren. Extra: E-Book inside. Im Internet: Github-Repository zum Buch
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Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn
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Python von Kopf bis Fuß - Grundlagen und Praxis der Python-Programmierung
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Statistik für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler für Dummies
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Data Science in der Praxis - Data Science in der Praxis - Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Data-Science-Verfahren
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Rechtshandbuch ChatGPT - KI-basierte Sprachmodelle in der Praxis
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Von Data Mining bis Big Data - Handbuch für die industrielle Praxis. Mit E-Book
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Praxisbuch Infografik - Informationen visualisieren, Daten präzise darstellen, gängige Fehler vermeiden.
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KI in der Rechtspraxis - Lösungen, Tricks und Prompts
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Big Data - Grundlagen | Rechtsfragen | Vertragspraxis
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Multivariate Verfahren - Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen
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Microsoft Power BI - Das Praxisbuch für Datenvisualisierung und -analyse. Inkl. Fabric und Copilot
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Python für die Wirtschaftsprüfung - Einstieg in die Automatisierung von Datenanalysen
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Datenarchitekturen - Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh richtig einsetzen
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Python für Ingenieure für Dummies - Mit vielen Programmbeispielen zu Numpy, Matplotlib und mehr
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Praktische Statistik für Data Scientists - 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python
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Statistik für die Pflegewissenschaft - Teil 1: Grundbegriffe und wichtigste Testverfahren
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Business Intelligence mit Excel - Datenanalyse und Reporting mit Power Query, Power Pivot und Power BI Desktop
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Einführung in Data Science - Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
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Python Crashkurs - Eine praktische, projektbasierte Programmiereinführung
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Handbuch Data Science mit Python - Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten
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Text und Data Mining - Eine rechtsökonomische Analyse der neuen Schranken im Urheberrecht
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