{"product_id":"mathematik-fur-data-scientists-von-thomas-nield-ubersetzt-von-frank-langenau","title":"Mathe-Basics für Data Scientists","description":"\n                                Frischen Sie Ihre Mathematik-Kenntnisse für Datenanalysen, Machine Learning und Neuronale Netze auf!\n                \n                \n                \u003cul\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eDieses Buch richtet sich an angehende und fortgeschrittene Data Scientists sowie Programmierer*innen, die sich die mathematischen Grundlagen der Data Science aneignen wollen\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eBesonders gut nachvollziehbar durch minimale mathematische Fachterminologie, praxisnahe Beispiele und zahlreiche Abbildungen\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eMit Übungen und Lösungen, um das Gelernte zu vertiefen\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eFür Studium und Beruf\u003c\/li\u003e\n                                                        \n                \n                \u003c\/ul\u003e\n                                                \n                \n                \u003cp\u003eUm als Data Scientist erfolgreich zu sein, müssen Sie über ein solides mathematisches Grundwissen verfügen. Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Überblick über die Mathematik, die Sie in der Data Science benötigen. Thomas Nield führt Sie Schritt für Schritt durch Bereiche wie Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra, Statistik und Hypothesentests und zeigt Ihnen, wie diese Mathe-Basics beispielsweise in der linearen und logistischen Regression und in neuronalen Netzen eingesetzt werden. Zusätzlich erhalten Sie Einblicke in den aktuellen Stand der Data Science und erfahren, wie Sie dieses Wissen für Ihre Karriere als Data Scientist nutzen.\u003c\/p\u003e\n                                                \n                \n                \u003cul\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eVerwenden Sie Python-Code und Bibliotheken wie SymPy, NumPy und scikit-learn, um grundlegende mathematische Konzepte wie Infinitesimalrechnung, lineare Algebra, Statistik und maschinelles Lernen zu erkunden\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eVerstehen Sie Techniken wie lineare und logistische Regression und neuronale Netze durch gut nachvollziehbare Erklärungen und ein Minimum an mathematischer Terminologie\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eWenden Sie deskriptive Statistik und Hypothesentests auf einen Datensatz an, um p-Werte und statistische Signifikanz zu interpretieren\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eManipulieren Sie Vektoren und Matrizen und führen Sie Matrixzerlegung durch\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eVertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Infinitesimal- und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearer Algebra und wenden Sie sie auf Regressionsmodelle einschließlich neuronaler Netze an\u003c\/li\u003e\n                                                            \n                    \n                    \u003cli\u003eErfahren Sie, wie Sie Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Datenanalyse optimieren und gängige Fehler vermeiden, um auf dem Data-Science-Arbeitsmarkt zu überzeugen\u003c\/li\u003e\n                                                        \n                \n                \u003c\/ul\u003e\n                            \n            \u003cdiv class=\"aw-variant-hidden-subtitle-div\" id=\"aw-variant-subtitle-9783960092155\"\u003e\u003ch3\u003eLineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse\u003c\/h3\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Autorenwelt Shop","offers":[{"title":"Paperback - 9783960092155","offer_id":49964831408453,"sku":"9783960092155","price":39.9,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0940\/0622\/files\/f472b43e-264e-4421-80fe-b8423d3379af.jpg?v=1780378166","url":"https:\/\/shop.autorenwelt.de\/products\/mathematik-fur-data-scientists-von-thomas-nield-ubersetzt-von-frank-langenau","provider":"Autorenwelt Shop","version":"1.0","type":"link"}