dpunkt Data Science Buch Machine Learning 2. Auflage
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Das dpunkt Computing Buch Data Science ist als Fachbuch und E-Book für Data Science, Machine Learning, künstliche Intelligenz, Big Data und Business Intelligence angelegt. Die 2. Auflage erklärt Datenanalyse, Deep Learning und Statistik. Wer das Data Science Buch kaufen oder bestellen möchte, findet Praxis für Daten.
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Das dpunkt Computing Buch Data Science ist als Fachbuch für Data Science, Machine Learning und künstliche Intelligenz geschrieben. Als E-Book behandelt es Big Data, Business Intelligence und Datenanalyse mit Statistik für Daten Projekte. Wer das Data Science Buch kaufen oder bestellen möchte, erhält die 2. Auflage von dpunkt Computing.
Computing Fachbuch für Big Data und Analyse
Beiträge zeigen Aufgaben, Methoden und Rollen rund um Analyse und Architekturen. Potenziale und Fallstricke werden anhand von Branchenbeispielen eingeordnet. Neu sind unter anderem Feature Selection, Deep Reinforcement Learning und eine Fallstudie.
dpunkt E-Book für künstliche Intelligenz
Als Computing Fachbuch verbindet der Titel Konzepte mit Umsetzung im Business Intelligence Umfeld. Leser aus Fach und IT erhalten Überblick und Vertiefung für eigene Daten. Auch Python Workflows und Deep Learning Ansätze werden besprochen.
Merkmale
Fachbuch von dpunkt Computing zum Thema Data Science
2. Auflage mit Machine Learning und künstlicher Intelligenz
Behandelt Big Data, Business Intelligence und Datenanalyse
Mit Praxisbeispielen, Statistik und Deep Learning
Als Buch und E-Book für Unternehmen und Studium
Reihe: Computing
Thema: Data Science Machine Learning künstliche Intelligenz Big Data
Format: Buch E-Book Fachbuch
Modell: Data Science
Sprache: Deutsch
Variante: 2. Auflage
Anwendung: Datenanalyse Business Intelligence Deep Learning Statistik Python
Kategorie: Computing Buch
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Data Scientists Unternehmen Studierende
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Was ist neu in der 2. Auflage?
Neue Themen wie Feature Selection, Deep Reinforcement Learning und eine zusätzliche Fallstudie.
Für wen ist das Buch gedacht?
Für Einsteiger und Praktiker, die Data Science im Unternehmen einsetzen möchten.
4.0★★★★★★★★★★(10)
5 ★4
4 ★3
3 ★2
2 ★1
1 ★0
Kundenbewertungen
10
★★★★★★★★★★5.0
x*o
Verifiziert
Starker Einstieg
Statistik und ML sind angenehm verständlich erklärt.
★★★★★★★★★★4.0
x***s
Verifiziert
Gut aufgebaut
Die Kapitel bauen logisch aufeinander auf.
★★★★★★★★★★5.0
z*****b
Praxisnah
Die Datenbeispiele helfen wirklich beim Verstehen.
★★★★★★★★★★5.0
d*v
Sehr aktuell
Deep Learning ist kompakt aber gut erklärt.
★★★★★★★★★★3.0
i*****y
Verifiziert
Solide
Für Anfänger super, für Profis eher Wiederholung.
★★★★★★★★★★4.0
l****i
Nützlich
Nutze es gern zum Nachschlagen bei Analysen.
★★★★★★★★★★5.0
n***z
Verifiziert
Klare Sprache
Komplexe Themen werden hier erstaunlich einfach.
★★★★★★★★★★4.0
k***h
Gutes Fachbuch
Big Data Kapitel fand ich besonders interessant.
★★★★★★★★★★3.0
y*****f
Verifiziert
Okay
Manchmal etwas trocken, inhaltlich aber stark.
★★★★★★★★★★2.0
w****n
Verifiziert
Anstrengend
Braucht etwas Geduld, lohnt sich aber für Grundlagen.
