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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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Praxisbuch Infografik - Informationen visualisieren, Daten präzise darstellen, gängige Fehler vermeiden.
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![Augmented Intelligence. Wie wir mit Daten und KI besser entscheiden. [Was bedeutet das alles?]](/graphics/spacer.gif)
Augmented Intelligence. Wie wir mit Daten und KI besser entscheiden. [Was bedeutet das alles?]
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Business Analytics - Wie Sie Daten für die Steuerung von Unternehmen nutzen
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Data Analytics in der Wirtschaftsprüfung - Erhebung und Analyse von Daten
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Data Science für Einsteiger - Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen
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Daten sind Macht - Kompetentes Entscheiden im Zeitalter von KI
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Daten- und Informationsqualität - Die Grundlage der Digitalisierung. Mit E-Book
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Daten- und Prozessanalyse für Fachinformatiker*innen
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Datenanalyse mit Python - Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter
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Datenkompetenz - Daten erfolgreich nutzen
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Die Kunst der Statistik - Was uns Daten wirklich sagen und wie wir dies im Alltag nutzen können
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Excel Datenanalyse für Dummies - Mit Excel Daten daten
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Handbuch Data Science mit Python - Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten
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Handbuch Data Science und KI - Mit Machine Learning und Datenanalyse Wert aus Daten generieren
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Infografik - Gute Geschichten erzählen mit komplexen Daten. Planung, Entwurf und überzeugende Gestaltung. Infografiken für Print, Web und App - von 2D bis interaktiv. Diagramme, Karten, Zahlen, 3D-Elemente
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Machine Learning Kochbuch - Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning
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Power Query - In Excel und Power BI Daten sammeln, kombinieren und transformieren
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Praxisbuch Unsupervised Learning - Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
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Python für KI- und Daten-Projekte
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R für Data Science - Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren
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Statistische Daten erheben und auswerten für Dummies
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Storytelling mit Daten - Die Grundlagen der effektiven Kommunikation und Visualisierung mit Daten
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Visual Business Analytics - Effektiver Zugang zu Daten und Informationen
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Datenarchitekturen - Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh richtig einsetzen
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Datenintensive Anwendungen designen - Konzepte für zuverlässige, skalierbare und wartbare Systeme
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Algorithmen und Datenstrukturen - Eine Einführung mit Java
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Datenvisualisierung - Grundlagen & Praxis - Wie Sie aussagekräftige Diagramme und Grafiken gestalten
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Datenvisualisierung im praktischen Einsatz - Ansprechende Diagramme und Dashboards gestalten
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Algorithmen und Datenstrukturen für Dummies
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Technische Mathematik und Datenauswertung für Laborberufe
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Datenbankentwicklung lernen mit SQL Server 2022 - Der praxisorientierte Grundkurs - auch für SQL Server Express
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Informationssicherheit und Datenschutz - einfach und effektiv
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Datenanalyse mit R: Beschreiben, Explorieren, Schätzen und Testen
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IT-Prüfung, Datenschutzaudit und Kennzahlen für die Sicherheit, m. 1 Buch, m. 1 E-Book
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Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel
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Data Mining - Datenanalyse für Künstliche Intelligenz
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Data Mesh - Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen
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Statistik - Der Weg zur Datenanalyse
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SPSS 22 für Dummies - Statistische Analyse statt Datenchaos
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Python für die Wirtschaftsprüfung - Einstieg in die Automatisierung von Datenanalysen
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Handbuch Data Engineering - Robuste Datensysteme planen und erstellen
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Einführung in Data Science - Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python
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Business Intelligence mit Excel - Datenanalyse und Reporting mit Power Query, Power Pivot und Power BI Desktop
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Microsoft Power BI - Die praktische Einführung in die Datenanalyse und -visualisierung
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SPSS - Einführung in die moderne Datenanalyse ab SPSS 25. Extras online
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PyTorch für Deep Learning - Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen
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Neuronale Netze - Eine Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswertung
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Python für Excel - Eine moderne Umgebung für Automatisierung und Datenanalyse
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Data Science Management - Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen
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Mathe-Basics für Data Scientists - Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse
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Data Science mit Big Data - Techniken, Werkzeuge und Algorithmen zur Analyse großer Datenmengen
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Projekt Unicorn - Der Roman. Über Entwickler, Digital Disruption und das Überleben im Datenzeitalter
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