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Zweigstelle: Onleihe Hessen	Gruppe:	Lesewelt:	Stockwerk:	Status: Zum Downloaden	Vorbestellungen: 0	Frist:

Frischen Sie Ihre Mathematik-Kenntnisse fr Datenanalysen, Machine Learning und Neuronale Netze auf! - Dieses Buch richtet sich an angehende und fortgeschrittene Data Scientists sowie Programmierer*innen, die sich die mathematischen Grundlagen der Data Science aneignen wollen - Besonders gut nachvollziehbar durch minimale mathematische Fachterminologie, praxisnahe Beispiele und zahlreiche Abbildungen - Mit šbungen und L”sungen, um das Gelernte zu vertiefen - Fr Studium und BerufUm als Data Scientist erfolgreich zu sein, mssen Sie ber ein solides mathematisches Grundwissen verfgen. Dieses Buch bietet einen leicht verst„ndlichen šberblick ber die Mathematik, die Sie in der Data Science ben”tigen. Thomas Nield fhrt Sie Schritt fr 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. Zus„tzlich erhalten Sie Einblicke in den aktuellen Stand der Data Science und erfahren, wie Sie dieses Wissen fr Ihre Karriere als Data Scientist nutzen. - Verwenden 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 - Verstehen Sie Techniken wie lineare und logistische Regression und neuronale Netze durch gut nachvollziehbare Erkl„rungen und ein Minimum an mathematischer Terminologie - Wenden Sie deskriptive Statistik und Hypothesentests auf einen Datensatz an, um p-Werte und statistische Signifikanz zu interpretieren - Manipulieren Sie Vektoren und Matrizen und fhren Sie Matrixzerlegung durch - Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Infinitesimal- und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearer Algebra und wenden Sie sie auf Regressionsmodelle einschlieálich neuronaler Netze an - Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kenntnisse und F„higkeiten in der Datenanalyse optimieren und g„ngige Fehler vermeiden, um auf dem Data-Science-Arbeitsmarkt zu berzeugen

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