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Ergebnisse für 'Data Science'


19 Artikel
 

Data-Science-Crashkurs - Eine interaktive und praktische Einführung

Steffen Herbold (dpunkt, 2022, Taschenbuch)
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Werde ein Data Head - Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern

Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier (dpunkt, 2022, Taschenbuch)
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Data Science - Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Michael Zimmer, Carsten Felden (dpunkt, 2021, Gebundene Ausgabe)
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Data Science mit AWS - End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren

Chris Fregly, Antje Barth (dpunkt, 2022, Taschenbuch)
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Einführung in Data Science - Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

Joel Grus (dpunkt, 2019, Taschenbuch)
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Handbuch Data Science mit Python - Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten

Jake VanderPlas (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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R für Data Science - Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund (dpunkt, 2024, Taschenbuch)
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R - kurz & gut

Jörg Staudemeyer, Ralf C. Staudemeyer (dpunkt, 2022, Taschenbuch)
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Data Mesh - Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen

Zhamak Dehghani (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Datenanalyse mit Python - Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter

Wes McKinney (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Python Crashkurs - Eine praktische, projektbasierte Programmiereinführung

Eric Matthes (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Machine Learning - Die Referenz - Mit strukturierten Daten in Python arbeiten

Matt Harrison (dpunkt, 2020, Taschenbuch)
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Handbuch Data Engineering - Robuste Datensysteme planen und erstellen

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Praktische Statistik für Data Scientists - 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python

Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck (dpunkt, 2021, Taschenbuch)
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PyTorch für Deep Learning - Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen

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MLOps - Kernkonzepte im Überblick - Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren

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PyTorch kompakt - Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

Aurélien Géron (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Mathe-Basics für Data Scientists - Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse

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