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Ergebnisse für 'Data Science'


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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)
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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 - Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik

Sandro Scheid, Stefanie Vogl (Hanser Fachbuchverlag, 2021, Gebundene Ausgabe)
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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)
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Data Science für Unternehmen - Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden

Foster Provost, Tom Fawcett (MITP-Verlag, 2017, Taschenbuch)
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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

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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)
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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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Informationsgesteuertes maschinelles Lernen - Data Science als Ingenieurdisziplin

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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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Microsoft Fabric - Der praktische Einstieg in die All-in-One-Datenplattform für Data Science & Co.

Manuel Hanik, Fabian Hanik (MITP-Verlag, 2025, Taschenbuch)
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R für Data Science - Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

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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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Workbook - Digitale Transformation des Qualitätsmanagements

Oliver Jöbstl, Jürgen Lipp, Manfred Strohrmann (Hanser Fachbuchverlag, 2024, Gebundene Ausgabe)
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Quantitative Forschung in Masterarbeiten - Best-Practice-Beispiele wirtschaftswissenschaftlicher Studienrichtungen

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Data Mesh - Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen

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Datenbanksysteme - Das umfassende Lehrbuch für Ausbildung, Beruf und Studium - Auflage 2024

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Datenanalyse mit Python - Auswertung von Daten mit pandas, NumPy und Jupyter

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Google Analytics 4 - Das umfassende Handbuch mit allen Neuerungen und Features von GA4 - Ausgabe 2025

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Machine Learning - Die Referenz - Mit strukturierten Daten in Python arbeiten

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Business Intelligence mit Excel - Datenanalyse und Reporting mit Power Query, Power Pivot und Power BI Desktop

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Datenarchitekturen - Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh richtig einsetzen

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Handbuch Data Engineering - Robuste Datensysteme planen und erstellen

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Python von Kopf bis Fuß - Grundlagen und Praxis der Python-Programmierung

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Machine Learning und Neuronale Netze - Der verständliche Einstieg mit Python

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Statistik mit R Schnelleinstieg - R einfach lernen in 14 Tagen

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

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PyTorch für Deep Learning - Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen

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Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen

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Python Crashkurs - Eine praktische, projektbasierte Programmiereinführung

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

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

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Datenkompetenz - Daten erfolgreich nutzen

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KI: Wenn wir wüssten... - Was künstliche Intelligenz alles über uns weiß und was wir über sie wissen sollten

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Zukunftssicher - So geht Innovation an der Schnittstelle von Wirtschaft und Versicherung

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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow

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Neuronale Netze und Deep Learning kapieren - Der einfache Praxiseinstieg mit Beispielen in Python

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Weltrettung braucht Wissenschaft - Antworten auf die drängenden Fragen unserer Zeit

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Mathe-Basics für Data Scientists - Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse

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Psychologie in Studium und Beruf - Welche Berufsfelder es zu entdecken gibt und was für eine erfüllte Karriere wichtig ist

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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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Kreative Intelligenz - Wie ChatGPT und Co die Welt verändern werden

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Was kann und darf Künstliche Intelligenz? - Ein Plädoyer für Digitalen Humanismus | ChatGPT, Metaverse und die Folgen

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Data Privacy in der Praxis - Datenschutz und Sicherheit in Daten- und KI-Projekten

Katharine Jarmul (dpunkt, 2024, Taschenbuch)
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Python 3 - Das umfassende Handbuch: Über 1.000 Seiten Sprachgrundlagen, OOP und Beispielprogramme

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