Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

QR код

Data Science : Grundlagen, Architekturen und Anwendungen

Бібліографічні деталі
Інші автори:	Haneke, Uwe (Редактор), Trahasch, Stephan (Редактор), Zimmer, Michael (Редактор), Felden, Carsten (Редактор)
Формат:	Книга
Мова:	German
Опубліковано:	Heidelberg : dpunkt.verlag, 2019
Редагування:	1. Auflage
Серія:	Edition TDWI
Предмети:	Wirtschaftsinformatik Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Data Mining
Онлайн доступ:	Inhaltsverzeichnis

Схожі ресурси

Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning
Опубліковано: (2020)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2020)

Doing Data Science : [Straight Talk From the Frontlinde]
за авторством: Schutt, Rachel, та інші
Опубліковано: (2014)

Einführung in Data Science
за авторством: Grus, Joel
Опубліковано: (2016)

Werde ein Data Head : Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern
за авторством: Gutman, Alex J., та інші
Опубліковано: (2022)

Das Zeitalter der Daten : was Sie über Grundlagen, Algorithmen und Anwendungen wissen sollten
за авторством: Aust, Holger
Опубліковано: (2021)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2009)

Einführung in Machine Learning mit Python : Praxiswissen Data Science
за авторством: Müller, Andreas Christian, та інші
Опубліковано: (2017)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
за авторством: Fröschle, Hans-Peter, та інші
Опубліковано: (2023)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2020)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2021)

Das DevOps-Handbuch : Teams, Tools und Infrastrukturen erfolgreich umgestalten
за авторством: Kim, Gene, та інші
Опубліковано: (2022)

Das Ende der Demokratie : wie die künstliche Intelligenz die Politik übernimmt und uns entmündigt
за авторством: Hofstetter, Yvonne
Опубліковано: (2016)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
за авторством: Strahringer, Susanne
Опубліковано: (2023)

Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken
за авторством: Dumpert, Florian, та інші
Опубліковано: (2017)

ChatGPT & Co. : Mit KI-Tools effektiv arbeiten
Опубліковано: (2022)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2022)

Machine Learning Kochbuch : Praktische Lösungen mit Python: von der Vorverarbeitung der Daten bis zum Deep Learning
за авторством: Albon, Chris
Опубліковано: (2019)

Prediction, Estimation, and Attribution
за авторством: Efron, Bradley
Опубліковано: (2020)

Der unsichtbare Krieg : Wie die Digitalisierung Sicherheit und Stabilität in der Welt bedroht
за авторством: Hofstetter, Yvonne
Опубліковано: (2020)

R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen, modellieren und visualisieren
за авторством: Wickham, Hadley, та інші
Опубліковано: (2018)

Maschinelles Lernen: Classification and Regression Trees (CART) für Imputation nutzbar machen
за авторством: Pech, Birgit
Опубліковано: (2019)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik

Das metrische Wir : Über die Quantifizierung des Sozialen
за авторством: Mau, Steffen
Опубліковано: (2018)

Wie digital wollen wir leben? : die wichtigste Entscheidung für unsere Zukunft
за авторством: Dohmen, Andreas
Опубліковано: (2019)

Datenanalyse und Statistik : Eine Einführung für Ökonomen im Bachelor
за авторством: Bankhofer, Udo, та інші
Опубліковано: (2008)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2020)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2014)

Data Warehousing : Data Mining - OLAP
Опубліковано: (1998)

Data Warehousing: dem Kunden auf der Spur
Опубліковано: (1997)

Data Warehouse Blueprints : Business Intelligence in der Praxis
Опубліковано: (2016)

Big Data und Recht : Einführung für die Praxis
за авторством: Caldarola, Maria Cristina, та інші
Опубліковано: (2019)

Data-Warehouse-Systeme für Dummies
за авторством: Gerken, Wolfgang
Опубліковано: (2018)

Big Data : Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen
Опубліковано: (2018)

Data Governance : der Leitfaden für die Praxis
за авторством: Weber, Kristin, та інші
Опубліковано: (2021)

Big data
Опубліковано: (2016)

Geheimhaltung im Data Warehouse : Prototypische Implementierung von automatisierter Geheimhaltung im Data Warehouse für die amtliche Hochschulstatistik in Bayern
за авторством: Wipke, Mirco
Опубліковано: (2018)

Die empirische Erfassung des Lebenslangen Lernens : Eine Methodenuntersuchung unter Verwendung der Zeitbudgeterhebung 2001/2002
за авторством: Wingerter, Christian
Опубліковано: (2004)

Datenintensive Anwendungen designen : Konzepte für zuverlässige, skalierbare und wartbare Systeme
за авторством: Kleppmann, Martin
Опубліковано: (2019)

HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik
Опубліковано: (2021)