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Ergebnisse für 'Data Science'


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Angewandte Data Science - Projekte | Methoden | Prozesse

Lothar B. Blum (Springer, 2023, Taschenbuch)
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Auf dem Weg zu Netto-Null-Zielen - Nutzung von Data Science für Langzeit-Nachhaltigkeitswege

Neha Sharma, Prithwis Kumar De (Springer, 2024, Gebundene Ausgabe)
119,99 €
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Data Science - Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Michael Zimmer, Carsten Felden (dpunkt, 2021, Gebundene Ausgabe)
59,90 €
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Data Science - Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik

Sandro Scheid, Stefanie Vogl (Hanser Fachbuchverlag, 2021, Gebundene Ausgabe)
29,99 €
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Data Science Management - Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen

Marcel Hebing, Martin Manhembué (dpunkt, 2024, Taschenbuch)
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Data Science für Einsteiger - Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen

Uwe H. Kaufmann, Amy Tan BC (Hanser Fachbuchverlag, 2021, Gebundene Ausgabe)
49,99 €
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Data Science für Unternehmen - Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden

Foster Provost, Tom Fawcett (MITP-Verlag, 2017, Taschenbuch)
10,00 €
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Data Science in der Praxis - Data Science in der Praxis - Eine verständliche Einführung in alle wichtigen Data-Science-Verfahren

Tom Alby (Rheinwerk Verlag, 2022, Taschenbuch)
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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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Data Science mit SAP HANA - Machine Learning, Advanced und Predictive Analytics - Auch mit SAP HANA Cloud

Andreas Forster, Stojan Maleschlijski (Rheinwerk Verlag, 2022, Gebundene Ausgabe)
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Data Science und Statistik mit R - Anwendungslösungen für die Praxis

Bernd Heesen (Springer, 2022, Taschenbuch)
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Data-Science-Crashkurs - Eine interaktive und praktische Einführung

Steffen Herbold (dpunkt, 2022, Taschenbuch)
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Datenrendite - Mit künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Science den Unternehmenswert steigern

Tillmann Grupp (Springer, 2022, Taschenbuch)
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Datenschutz und Data Science - Herausforderungen und Handlungsoptionen im Beschäftigtendatenschutz

Dominik Meinecke (Nomos, 2022, Taschenbuch)
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Einführung in Data Science - Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python

Joel Grus (dpunkt, 2019, Taschenbuch)
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Einstieg in Data Science mit R - Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse. Data Science für Studium und Beruf. Alle Beispielprojekte zum Download

Benjamin Matuzak (Rheinwerk Verlag, 2020, Taschenbuch)
29,90 €
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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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Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn

Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili (MITP-Verlag, 2021, Taschenbuch)
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Neue Dimensionen in Data Science - Interdisziplinäre Ansätze und Anwendungen aus Wissenschaft und Wirtschaft

Barbara Wawrzyniak, Michael Herter (Wichmann, 2022, 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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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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Zeig mir Health Data Science! - Ideen und Material für guten Biometrie-Unterricht mit datenwissenschaftlichem Fokus

Carolin Herrmann, Ursula Berger, Christel Weiß, Iris Burkholder, Geraldine Rauch, Jochen Kruppa (Springer, 2020, Taschenbuch)
39,99 €
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Quantitative Forschung in Masterarbeiten - Best-Practice-Beispiele wirtschaftswissenschaftlicher Studienrichtungen

Silvia Boßow-Thies, Bianca Krol (Springer, 2022, Taschenbuch)
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Data Mesh - Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen

Zhamak Dehghani (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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BioMachtData - Textstrategien im politischen und postfeministischen Feld

Sophie Reyer (De Gruyter, 2022, Taschenbuch)
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Google Analytics 4 - Das umfassende Handbuch mit allen Neuerungen und Features von GA4

Markus Vollmert (Rheinwerk Verlag, 2023, Gebundene Ausgabe)
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Statistisches Programmieren mit R - Eine ausführliche, übersichtliche, spannende und praxiserprobte Einführung

Daniel Obszelka, Andreas Baierl (Springer, 2020, Taschenbuch)
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Datenbanksysteme - Das umfassende Lehrbuch für Ausbildung, Beruf und Studium - Auflage 2024

Michael Kofler (Rheinwerk Verlag, 2024, Gebundene Ausgabe)
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Die urheberrechtliche Beurteilung des Text und Data Mining in Europa und den USA aus rechtsvergleichender Sicht

Lukas Gotthardt (Nomos, 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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R - kurz & gut

Jörg Staudemeyer, Ralf C. Staudemeyer (dpunkt, 2022, Taschenbuch)
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Data Driven Controlling - Data Analytics und KI kennen und nutzen

Ronald Gleich (Haufe-Lexware, 2023, Gebundene Ausgabe)
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Machine Learning - Die Referenz - Mit strukturierten Daten in Python arbeiten

Matt Harrison (dpunkt, 2020, Taschenbuch)
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Python von Kopf bis Fuß - Grundlagen und Praxis der Python-Programmierung

Paul Barry (dpunkt, 2024, Taschenbuch)
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Handbuch Data Engineering - Robuste Datensysteme planen und erstellen

Joe Reis, Matt Housley (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Machine Learning und Neuronale Netze - Der verständliche Einstieg mit Python

Philipp Grunert (BMU Media, 2021, Gebundene Ausgabe)
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Data Governance - Nachhaltige Geschäftsmodelle und Technologien im europäischen Rechtsrahmen

Beatrix Weber (Springer, 2023, Gebundene Ausgabe)
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Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen - Mit Beispielen in Python

Benny Botsch (Springer, 2023, Taschenbuch)
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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

Ian Pointer (dpunkt, 2020, Taschenbuch)
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Statistik mit R Schnelleinstieg - R einfach lernen in 14 Tagen

Björn Walther (MITP-Verlag, 2022, Taschenbuch)
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Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen

Prof. Dr. René Brunner (Litego, 2023, )
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MLOps - Kernkonzepte im Überblick - Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren

Mark Treveil (dpunkt, 2021, Taschenbuch)
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Python Crashkurs - Eine praktische, projektbasierte Programmiereinführung

Eric Matthes (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Netzbasierte Ansätze zur natürlichsprachlichen Informationsverarbeitung

Herwig Unger, Mario Kubek, Panchalee Sukjit (Springer, 2022, Taschenbuch)
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PyTorch kompakt - Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

Joe Papa (dpunkt, 2021, Taschenbuch)
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KI: Wenn wir wüssten... - Was künstliche Intelligenz alles über uns weiß und was wir über sie wissen sollten

Cortnie Abercrombie (Börsenmedien, 2022, Taschenbuch)
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Datenkompetenz - Daten erfolgreich nutzen

Michael Lang (Hanser Fachbuchverlag, 2023, Gebundene Ausgabe)
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Agile Analytics - Wie Unternehmen Daten für bessere Entscheidungen und Leistungen nutzen

Dirk Böckmann (Haufe-Lexware, 2023, Taschenbuch)
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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

Thomas Nield (dpunkt, 2023, Taschenbuch)
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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren - Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python

Andrew W. Trask (MITP-Verlag, 2019, Taschenbuch)
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Machine Learning und Neuronale Netze - Der verständliche Einstieg mit Python

Philipp Grunert (BMU Media, 2021, Taschenbuch)
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Python für Ingenieure für Dummies - Mit vielen Programmbeispielen zu Numpy, Matplotlib und mehr

Carsten Knoll, Robert Heedt (Wiley-VCH Dummies, 2021, Taschenbuch)
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Weltrettung braucht Wissenschaft - Antworten auf die drängenden Fragen unserer Zeit

Franca Parianen, Maria-Elena Vorrath, Daniel Meza, Lydia Möcklinghoff, Jonas Betzendahl, Janina Isabell Otto, David Spencer, Christian Krumm, Ann-Kathrin Vlacil (Rowohlt TB., 2023, Taschenbuch)
18,00 €
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Visualizing Complexity - Handbuch modulares Informationsdesign

Darjan Hil, Nicole Lachenmeier (Birkhäuser Berlin, 2022, Taschenbuch)
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Digitaler Humanismus - Eine Ethik für das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz

Julian Nida-Rümelin, Nathalie Weidenfeld (Piper, 2020, Taschenbuch)
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Was kann und darf Künstliche Intelligenz? - Ein Plädoyer für Digitalen Humanismus | ChatGPT, Metaverse und die Folgen

Julian Nida-Rümelin, Nathalie Weidenfeld (Piper, 2023, Taschenbuch)
12,00 €
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Grundlagen der Geo-Informationssysteme

Ralf Bill (Wichmann, 2023, Gebundene Ausgabe)
96,00 €
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