Werde ein Data Head : Data Science, Machine Learning und Statisik verstehen und datenintensive Jobs meistern /
Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die...
Clasificación: | Libro Electrónico |
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Autores principales: | , |
Otros Autores: | |
Formato: | Electrónico eBook |
Idioma: | Alemán Inglés |
Publicado: |
Heidelberg :
dpunkt,
2022.
|
Edición: | 1. Auflage. |
Temas: | |
Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
MARC
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245 | 1 | 0 | |a Werde ein Data Head : |b Data Science, Machine Learning und Statisik verstehen und datenintensive Jobs meistern / |c Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier ; Deutsche Übersetzung von Jørgen W. Lang. |
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520 | |a Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für das Verständnis von Datenanalyse am Arbeitsplatz. Alex Gutman und Jordan Goldmeier lüften den Vorhang der Data Science und geben Ihnen die Sprache und die Werkzeuge an die Hand, die Sie benötigen, um informiert mitreden zu können, kritisch über die Auswertung von Daten zu sprechen und die richtigen Fragen zu stellen. Dank dieses Buchs kann jede:r ein Data Head werden und aktiv an Data Science, Statistik und Machine Learning teilnehmen - auch ohne einen technischen Background. In diesem unterhaltsamen und gut verständlichen Buch werden die aktuellen, zum Teil komplexen Data-Science- und Statistik-Konzepte anhand einfacher Beispiele und Analogien veranschaulicht. Sie lernen statistisches Denken, das Vermeiden häufiger Fallstricke bei der Interpretation von Daten, und Sie erfahren, was es mit Machine Learning, Textanalyse, Deep Learning und künstlicher Intelligenz wirklich auf sich hat. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen konkret mit Daten arbeiten, Führungskraft oder angehender Data Scientist sind, zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie ein echter Data Head werden. | ||
590 | |a O'Reilly |b O'Reilly Online Learning: Academic/Public Library Edition | ||
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