dpunkt Mathe-Basics für Data Scientists Buch Nield
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Mathe-Basics für Data Scientists von Thomas Nield bei dpunkt Computing erklärt die Mathematik für Datenanalysen. Das Lehrbuch und Sachbuch behandelt Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra und Statistik. Mit Python-Code, SymPy, NumPy, scikit-learn, Übungen und Lösungen für Studium und Beruf.
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Thomas Nield führt Schritt für Schritt durch die mathematischen Grundlagen der Data Science. Die deutschsprachige Ausgabe richtet sich an angehende und fortgeschrittene Data Scientists sowie Programmierer. Minimale Fachterminologie, praxisnahe Beispiele und zahlreiche Abbildungen erleichtern den Einstieg.
Behandelt werden lineare und logistische Regression sowie neuronale Netze. Jedes Kapitel verbindet Theorie mit Anwendung in Datenanalyse und maschinellem Lernen. Übungen mit Lösungen vertiefen das Gelernte.
Data Science Mathematik mit Python
Python-Code und Bibliotheken wie SymPy, NumPy und scikit-learn machen Konzepte direkt nachvollziehbar. Leser erkunden Infinitesimalrechnung, Statistik und Hypothesentests am Rechner. Der aktuelle Stand der Data Science und Hinweise zur Karriere runden den Inhalt ab.
dpunkt Computing Lehrbuch für Studium
Der Titel aus der Reihe Computing eignet sich für Studium und Beruf in Datenanalyse und Machine Learning. Er vermittelt lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik ohne tiefes Vorwissen. Als Fachbuch dient es zum Auffrischen und zum systematischen Lernen.
Merkmale
Von Thomas Nield für Data Scientists und Programmierer
Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra, Statistik
Mit linearer und logistischer Regression und neuronalen Netzen
Python-Beispiele mit SymPy, NumPy und scikit-learn
Mit Übungen und Lösungen, minimaler Fachterminologie
